STM32F4上神经网络识别的实现

概述

硬件上使用STM32F4+MPU9150实现的神经网络识别手势，不过没有用IMU的地磁数据，只用了三轴加速度计和三轴陀螺仪的数据，板子是自己画的主要参照了意法官方的开发板的原理图（人生画的第一个板子还没有错误哈，容小逗比高兴一下。。。）。MPU9150的驱动是用的InvenSense提供的eMPL硬件抽象层，虽然这个driver配置imu内置DMP比较方便，但感觉这个bias矫正和姿态解算做的并不是很好，而且源码没公开不好改。不过识别部分用的是原始数据没用融合出的姿态数据，（姿态用在另一个功能上了）。考虑到单片机的计算性能不高（其实是训练部分不好移植^_^）于是把网络的训练部分放在在matlab上做的，然后把训练完的网络的阈值和权值导出来，放到单片机里。这里涉及到了单片机采集的数据怎么发给matlab的问题，幸好高版本的matlab对硬件的支持有大幅提升，可以通过串口来收数据。网络在单片机上的识别过程计算量还是挺大的，原始的imu数据（6Dof）经过一个巴特沃斯低通滤波器后放到一个类似于FIFO的数据结构中，从这个FIFO中首先进行间隔取数（间隔根据手势动作时间计算），并对取出的数进行归一化，然后将这些数据传给网络进行识别。过程中的滤波、归一化和网络计算都要进行大量的浮点运算，于是把logsig函数由泰勒展开改成了查表，还开了FPU，用了CMSIS-DSP。

Matlab串口接收

下面是创建串口obj的脚本

try
    try
        obj=serial('COM15','baudrate',115200,'parity','none','databits',8,'stopbits',1);
        flag_fetch=1;
    catch
        fprintf('Create Obj Error'