如何使用STM32F4+MPU9150去实现一种神经网络识别手势呢

　　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’）;
　　end
　　obj.BytesAvailableFcnMode = ‘terminator’;
　　obj.Terminator = ‘c’;
　　obj.BytesAvailableFcn =@serial_nn_callback;
　　try
　　fopen（obj）;
　　catch
　　fprintf（‘Open Errorn’）;
　　break;
　　end
　　pause;
　　flag_fetch=0;
　　catch
　　fprintf（‘Serial Read Error！n’）;
　　end
　　fclose（obj）;
　　delete（obj）;
　　clear obj;
　　下位机将imu数据以数据帧的形式发送上来，数据帧自定义协议，帧以字符’c’结尾，这里将串口配置为terminator模式，设置terminator=’c’，这样该模式下接收到字符’c’就调用一次回调函数”serial_nn_callback”
　　下面是回调函数的框架：
　　function ［c］= serial_nn_callback（obj， ~）
　　% var start
　　。..
　　% var end
　　try
　　n = get（obj， ‘BytesAvailable’）;
　　if n》20&& （flag_fetch==1）
　　a = fread（obj， 29， ‘uchar’）;%数据帧长度
　　if a（1）~=‘A’
　　fscanf（obj） ;
　　end
　　% 协议解析 start
　　% 协议解析 end
　　end
　　catch
　　end
　　这里读取之后要首先判断数据帧头是否吻合，如果不吻合立即调用 fscanf（obj） 清除串口的缓存，否则的话接收到的数据都是串的。这样就可以成功的接收到下位机发送的数据。
　　网络训练
　　这个部分比较简单，用的单S激活函数，mse能到的最小值有限，后来试了下双S激活函数，mse可以很小。不过实际测试时单S激活函数的识别率已经够用了
　　input=input‘;
　　net = newff（ minmax（input） ， ［mid_layer，output_layer］ ， { ’logsig‘ ’logsig‘ } ，’traingdx‘） ;
　　net.trainparam.show = 50 ;
　　net.trainparam.epochs = 500 ;
　　net.trainparam.goal = 0.00001 ;
　　net.trainParam.lr = 0.001 ;
　　网络导出
　　w_i2l=net.IW{1，1};%输入层到中间层的权值
　　b_i2l=net.b{1，1};%输入层到中间层的阈值
　　w_l2o=net.LW{2，1};%中间层到输出层的权值
　　b_l2o=net.b{2，1};%中间层到输出层的阈值
　　% 导出函数 start
　　。..
　　% 导出函数 end
　　单片机上网络计算函数
　　void layer_to_layer（
　　int lin_num，
　　int lout_num，
　　float32_t* input，
　　float32_t* output，
　　float32_t* w，
　　float32_t* b
　　）
　　{
　　float32_t *temp;
　　memset（output， 0，
　　lout_num * sizeof（float32_t））;
　　temp = （float32_t *）malloc（lin_num * sizeof（float32_t））;
　　for （int i=0;i《lout_num;i++）
　　{
　　#ifdef ARM_M4
　　arm_mult_f32（input，w+i*lin_num，temp，lin_num）; //CMSIS-DSP库 向量相乘
　　#else
　　for （int i=0;i《lin_num;i++） //非DSP指令
　　{
　　*（temp+i）=*（input）*（*（w+i*lin_num））
　　}
　　#endif
　　for （int j=0;j《lin_num;j++）
　　{
　　*（output+i）=*（output+i）+*（temp+j）;
　　}
　　*（output+i）=*（output+i）+*（b+i）;
　　*（output+i）=logsig_fun（*（output+i））;
　　}
　　free（temp）;
　　}