【源码】基于ARM Cortex M架构的边缘推理系统

项目简介

本项目是基于ARM Cortex - M架构的边缘推理示例，借助Edge Impulse的机器学习库与TensorFlow Lite Micro（TFLite Micro）的机器学习模型，能够在嵌入式设备上进行机器学习模型的推理，可对输入数据分类或检测，为物联网（IoT）设备赋予智能功能。

项目的主要特性和功能

1. 支持边缘推理：可运用Edge Impulse和TensorFlow Lite Micro将机器学习模型部署到嵌入式设备。
2. 硬件抽象层（HAL）：提供初始化ARM神经网络处理器（NPU）及处理中断的HAL代码。
3. UART通信：实现标准输出（stdout）接口用于串行通信，便于调试和日志输出。
4. 系统定时器（SysTick）：能初始化并使用SysTick实现精确时钟计数和延迟功能。
5. FFT处理：利用KissFFT库进行快速傅里叶变换（FFT）以处理信号。

安装使用步骤

1. 若已下载项目源码文件，需根据项目使用的硬件平台和编译器进行编译配置。
2. 要确保硬件平台支持ARM Cortex - M架构，且具备所需的存储空间和计算资源。
3. 准备并转换适用于TensorFlow Lite Micro的机器学习模型。
4. 编译项目代码，在目标硬件平台上运行以进行模型推理和测试。
5. 使用提供的UART通信功能进行调试和日志输出。

注意：由于项目依赖特定硬件平台、编译器和库，安装使用步骤可能因项目环境和目标硬件平台不同而有差异。同时，项目有硬件依赖、软件依赖，使用前需将机器学习模型转换为TensorFlow Lite Micro兼容格式，并通过UART通信监控程序运行状态和模型推理结果。请遵循相关软件库许可协议和硬件平台要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】