网站的作用Edge Impulse 是目前全球最强大的面向边缘设备的 TinyML 开发平台。它的目标是将原本需要复杂算法和高配服务器才能完成的机器学习流程简化成可视化、低门槛的网页操作。一、数据采集机器学习的基石是数据Edge Impulse 提供了完善的数据生命周期管理。1.支持多源数据的上传1上传文件支持 CSV、JSON、CBOR、WAV、JPG 等格式2实时采集通过串口连接单片机或者直接用电脑/手机自带的麦克风、摄像头直接采集数据上传。3手机端 App 采集手机安装 Edge Impulse App用手机的运动传感器、麦克风随手采集数据并同步到云端。2.数据可视化与标记1内置示波器可查看时序波形图或图像预览。2支持单条或批量修改标签。3时间序列数据支持滑动窗口预览直观看到模型是如何“切片”看数据的。3.数据集版本控制类似程序的 Git你可以随时恢复之前的数据集状态方便回溯实验。4.合成数据生成支持利用其他平台如 NVIDIA Omniverse生成合成数据来扩充数据集解决罕见样本如罕见的机器故障信号难采集的问题。二、数字信号处理(DSP - 特征工程)1.Spectral Features (频谱分析)对时间序列数据做 FFT提取频域特征。极度适合震颤、震动、语音识别。2.Flatten (展平)最基础的特征提取直接把窗口内的数据取平均值、最大值、最小值等统计特征。3.Image (图像处理对图像进行缩放、裁剪、转为灰度图或 RGB 提取。4.Audio (音频处理 - MFCC)提取梅尔频率倒谱系数。这是目前所有智能音箱、唤醒词如“小爱同学”底层必用的音频特征提取算法。5.Custom Processing Blocks (自定义处理块)可以使用Python自己写一段 DSP 代码比如小波变换封装成模块在平台上使用。三、模型学习与训练特征提取完就到了训练环节。无需配置环境全部在云端 GPU 进行。1.Classification (Keras 神经网络分类/回归)内置可视化网络编辑器你可以自由添加 1D-CNN、2D-CNN、Dense 层调神经元数量、卷积核大小点一下就开始训练。2.Transfer Learning (迁移学习)对于图像或音频可以直接调用已经在超大数据集上预训练好的大模型如 MobileNetV2、SqueezeNet只用你的一点小数据微调最后几层效果极好。3.Anomaly Detection (异常检测 - 无监督学习)极其适合工业和医疗。如果你只有“正常”数据没有“异常”数据可以用这个模块。它使用 K-Means 或 GMM 聚类算法找出正常数据的分布边界超出边界即报警。4.Object Detection (目标检测)专门用于在图像中框出特定物体如识别人脸、检测流水线上的瑕疵品支持 FOMO 算法能跑在极小的单片机上。5.EON Tuner (边缘优化网络调优器 - 黑科技)你只需点击一下它会自动尝试几十种不同的 DSP 和神经网络组合然后告诉你哪种组合在你的硬件上准确率最高、内存占用最小。省去人工调参的痛苦。基于TinyML与边缘计算的帕金森手部震颤的模型训练选择需要上传的数据文件这个页面主要是用于估算模型在特定芯片上的运行耗时Latency和内存消耗警告不会影响实际编译出的代码内容。自动划分训练集和测试集。自己修改类型标签。注三种标签类型的数据文件数量应保持一致这样就可以保持数据集平衡得到性能比较好的模型以下是创建的模型特征提取训练神经网络模型 Edge impulse使用
网站的作用Edge Impulse 是目前全球最强大的面向边缘设备的 TinyML 开发平台。它的目标是将原本需要复杂算法和高配服务器才能完成的机器学习流程简化成可视化、低门槛的网页操作。一、数据采集机器学习的基石是数据Edge Impulse 提供了完善的数据生命周期管理。1.支持多源数据的上传1上传文件支持 CSV、JSON、CBOR、WAV、JPG 等格式2实时采集通过串口连接单片机或者直接用电脑/手机自带的麦克风、摄像头直接采集数据上传。3手机端 App 采集手机安装 Edge Impulse App用手机的运动传感器、麦克风随手采集数据并同步到云端。2.数据可视化与标记1内置示波器可查看时序波形图或图像预览。2支持单条或批量修改标签。3时间序列数据支持滑动窗口预览直观看到模型是如何“切片”看数据的。3.数据集版本控制类似程序的 Git你可以随时恢复之前的数据集状态方便回溯实验。4.合成数据生成支持利用其他平台如 NVIDIA Omniverse生成合成数据来扩充数据集解决罕见样本如罕见的机器故障信号难采集的问题。二、数字信号处理(DSP - 特征工程)1.Spectral Features (频谱分析)对时间序列数据做 FFT提取频域特征。极度适合震颤、震动、语音识别。2.Flatten (展平)最基础的特征提取直接把窗口内的数据取平均值、最大值、最小值等统计特征。3.Image (图像处理对图像进行缩放、裁剪、转为灰度图或 RGB 提取。4.Audio (音频处理 - MFCC)提取梅尔频率倒谱系数。这是目前所有智能音箱、唤醒词如“小爱同学”底层必用的音频特征提取算法。5.Custom Processing Blocks (自定义处理块)可以使用Python自己写一段 DSP 代码比如小波变换封装成模块在平台上使用。三、模型学习与训练特征提取完就到了训练环节。无需配置环境全部在云端 GPU 进行。1.Classification (Keras 神经网络分类/回归)内置可视化网络编辑器你可以自由添加 1D-CNN、2D-CNN、Dense 层调神经元数量、卷积核大小点一下就开始训练。2.Transfer Learning (迁移学习)对于图像或音频可以直接调用已经在超大数据集上预训练好的大模型如 MobileNetV2、SqueezeNet只用你的一点小数据微调最后几层效果极好。3.Anomaly Detection (异常检测 - 无监督学习)极其适合工业和医疗。如果你只有“正常”数据没有“异常”数据可以用这个模块。它使用 K-Means 或 GMM 聚类算法找出正常数据的分布边界超出边界即报警。4.Object Detection (目标检测)专门用于在图像中框出特定物体如识别人脸、检测流水线上的瑕疵品支持 FOMO 算法能跑在极小的单片机上。5.EON Tuner (边缘优化网络调优器 - 黑科技)你只需点击一下它会自动尝试几十种不同的 DSP 和神经网络组合然后告诉你哪种组合在你的硬件上准确率最高、内存占用最小。省去人工调参的痛苦。基于TinyML与边缘计算的帕金森手部震颤的模型训练选择需要上传的数据文件这个页面主要是用于估算模型在特定芯片上的运行耗时Latency和内存消耗警告不会影响实际编译出的代码内容。自动划分训练集和测试集。自己修改类型标签。注三种标签类型的数据文件数量应保持一致这样就可以保持数据集平衡得到性能比较好的模型以下是创建的模型特征提取训练神经网络模型