ZHCUD85 August   2025 TMS320F28P550SJ

 

  1.   1
  2.   摘要
  3.   商标
  4. 1简介
  5. 2TMS320F28P55x
  6. 3Edge AI Studio
  7. 4开箱即用演示（智能信号分类器）
    1. 4.1 数据集
      1. 4.1.1 数据收集方法
        1. 4.1.1.1 收集过程
      2. 4.1.2 数据格式
    2. 4.2 模型训练
      1. 4.2.1 预处理选项
    3. 4.3 部署到 TI 硬件
      1. 4.3.1 TVM 编译器
      2. 4.3.2 模型执行
  8. 5总结

4.1.1 数据收集方法

成功的机器学习训练需要大型数据集。建议的最低起始位置是每个分类类拥有数千个质量示例。数据的质量和多样性至关重要。TI 提供具有自动类标记功能的参考设计和用于分析数据集质量的软件，以帮助工程师评估边缘 AI 应用。

高质量数据：

  • 采样率：以远高于目标信号的奈奎斯特频率进行采样
  • 稳态：标记帧不能在标记类之间转换可用的最高分辨率

数据搜集：可以使用代表最终电路设计和实际应用的数据来训练最终 AI 模型。可以从实验室收集的数据开始调整整个信号链，包括模型和模拟电路设计。在此示例中，我们收集了三种不同类别的周期性信号数据：正弦波、方波和锯齿波。它们保存在三个单独的文件夹中