经典嵌入式学习步骤

嵌入式系统是一种特殊类型的计算机系统，通常被用于控制和监测实时系统。嵌入式学习是指在嵌入式系统中实现机器学习算法和技术，以使系统能够自主地从输入数据中学习和做出决策。在本文中，我们将介绍一些经典的嵌入式学习步骤，并提供相应的源代码示例。

第一步：数据收集与预处理
在嵌入式学习中，数据是非常重要的。首先，我们需要确定要收集和使用的数据类型。根据具体的应用场景，可以是传感器数据、图像、音频等。然后，我们需要设计和实现数据采集模块，以从传感器或其他来源获取数据。在数据收集后，我们还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等，以确保数据的质量和可用性。

以下是一个简单的数据收集与预处理的示例代码：

import numpy as np
import sensors

# 初始化传感器
sensor = sensors.Sensor(