【源码】基于Arduino Nano 33 BLE Sense的TensorFlow Lite微控制器项目

项目简介

本项目借助Arduino Nano 33 BLE Sense微控制器，结合TensorFlow Lite for Microcontrollers（TFLite Micro）框架，达成高效的音频信号处理和机器学习推理。项目覆盖从底层硬件控制到高级机器学习模型的集成，适用于嵌入式系统和资源受限环境。

项目的主要特性和功能

1. 硬件控制与时间管理：提供微秒和毫秒级延迟功能实现精确时间控制；通过串行监视器打印调试信息方便开发调试；利用环形缓冲区存储时间戳和字符用于事件记录与调试。
2. TensorFlow Lite核心功能：实现错误报告系统，及时捕获处理模型执行错误；处理各种操作，将其从二进制格式转换为运行时执行格式；解析操作注册信息保证操作正确执行。
3. 音频信号处理：前端处理包含窗口处理、FFT计算等确保音频质量；滤波器组处理FFT结果，计算能量平方并累积频道能量值；应用噪声抑制算法保证信号清晰度。
4. 机器学习模型：通过MicroInterpreter类管理模型内存分配、缓冲区和Tensor处理，保障模型高效执行；实现资源变量的创建、读取等操作，正确管理模型状态。
5. 内存管理：实现高效内存分配和管理，涵盖持久性和临时内存分配；使用MicroMemoryPlanner制定静态内存计划，为张量和缓冲区分配内存地址。

安装使用步骤

1. 环境准备
   • 硬件：确保Arduino Nano 33 BLE Sense开发板连接到计算机。
   • 软件：安装Arduino IDE，安装Arduino Nano 33 BLE Sense的驱动程序和相关库。
2. 项目复制：将项目源码文件复制到本地。
3. 依赖安装：安装TensorFlow Lite for Microcontrollers库，确保所有依赖项正确安装。
4. 编译与上传
   • 在Arduino IDE中打开项目代码，选择正确的开发板和端口。
   • 编译项目代码并上传到Arduino Nano 33 BLE Sense开发板。
5. 调试与运行
   • 使用串行监视器查看调试输出，确保项目正常运行。
   • 根据需要调整参数和模型配置，优化项目性能。

下载地址

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