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我一直在尝试弄清楚一旦发生变化的条件,LSM6DSOX 上的机器学习核心能够以多快的速度生成输出。我正在研究一种需要在不到 50 毫秒内进行特征检测的设计。我在 STEVAL-MKI109V3 板上使用 Unico 软件和 STEVAL-MKI197V1 模块。
通过阅读数据表和应用说明 AN5259,我对机器学习核心 (MLC) 工作原理的理解如下: - 采样直到采样窗口被填满。 - 一旦窗口已满,统计参数就会从窗口中的样本中计算出来。 - 在 MLC 周期开始时,计算的最后存储的统计参数用于评估 MLC 决策树。 - 如果决策树结果发生变化,则更新树值,并产生中断 让我们以以下情况为例: - 833 Hz 的传感器输出数据速率 - 8个样本的窗口长度 - 104 Hz 的机器学习核心输出数据速率 (ODR) - 倾斜角度的简单识别,使用 X 轴上平均加速度计值的阈值。 我正在使用 Unico 来保存和可视化来自 IMU 的数据和决策树输出。 现在,对于此配置,考虑到 104Hz 的 MLC 数据速率以及样本窗口以相同速率填充的事实,我希望在超过阈值后树输出的变化不超过 10 毫秒左右。结果与此相去甚远——我观察到此配置的值约为 100 毫秒。 我尝试了许多配置,结果各不相同。例如,对于 104Hz 的 MLC ODR,采样频率为 6664Hz,窗口长度为 64 个样本,我看到触发时间为 500ms。如果在保持 6664 HZ 采样率和 104 Hz MLC ODR 的同时将窗口长度减少到 16 个样本,则触发延迟会减少,约为 150 毫秒左右。 我怀疑统计参数的计算不是在填充样本窗口后独立完成的,而是以某种方式与 MLC ODR 以及样本窗口长度相关联,但也许有人对此了解更多并可以帮助我理解它,因为我似乎无法在任何地方找到这些信息。 |
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1个回答
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请查看应用说明的这一部分,第 1.4 节。
为了更好地理解,举这个例子可能会有用: 窗口长度表示为样本数。可以通过将样本数除以为 MLC (MLC_ODR) 选择的数据速率来获得时间窗口: 时间窗口 = 窗口长度 / MLC_ODR 例如,窗口长度选择 104 个样本,MLC 数据速率选择 104 Hz,则获得的时间窗口将是: 时间窗口 = 104 个样本/104 Hz = 1 秒 所以,并不是所有的寡妇长度值都是最合适的。 另请参阅其他部分,突出显示的部分: |
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