单片机实现机器学习

原创

mob64ca12e83232 2024-12-21 05:28:56 ©著作权

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单片机实现机器学习：从基础到实践

引言

随着物联网的快速发展，单片机（Microcontroller）被广泛应用于嵌入式系统中。其中，机器学习（Machine Learning）作为人工智能的重要组成部分，逐渐向这些低功耗设备渗透。本文将介绍如何在单片机上实现简单的机器学习，通过实用的代码示例帮助读者理解这一过程。

机器学习基础

机器学习是一种通过数据训练模型以进行预测和决策的技术。常见的机器学习算法有线性回归、决策树、神经网络等。然而，由于单片机的硬件限制（如处理能力和存储空间），我们通常需要选择较为简单的算法。

常用机器学习算法

线性回归：通过拟合一条直线来预测目标值。
k最近邻（KNN）：根据输入的特征与训练集中的样本进行距离计算，从而进行分类或回归。
决策树：通过比较特征值，逐层判断进行分类。

单片机与机器学习的结合

硬件选择

在这个项目中，我们将使用Arduino作为我们的单片机。Arduino平台简单易用，拥有丰富的库支持，适合初学者和爱好者进行开发。

代码实现

下面是一个使用Arduino实现简单线性回归的示例。我们将假设有一个数据集，输入为温度，输出为电压。

#define DATA_POINTS 5

// 输入数据
float temperature[DATA_POINTS] = {20, 22, 24, 26, 28};
// 输出数据
float voltage[DATA_POINTS] = {1.5, 1.7, 1.9, 2.1, 2.3};

// 线性回归参数
float slope = 0;
float intercept = 0;

void setup() {
    Serial.begin(9600);
    LinearRegression();
    Serial.print("Slope: ");
    Serial.println(slope);
    Serial.print("Intercept: ");
    Serial.println(intercept);
}

void loop() {
    // 可以在此处添加更多代码
}

void LinearRegression() {
    float sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_x2 = 0;
    for (int i = 0; i < DATA_POINTS; i++) {
        sum_x += temperature[i];
        sum_y += voltage[i];
        sum_xy += temperature[i] * voltage[i];
        sum_x2 += temperature[i] * temperature[i];
    }

    slope = (DATA_POINTS * sum_xy - sum_x * sum_y) / (DATA_POINTS * sum_x2 - sum_x * sum_x);
    intercept = (sum_y - slope * sum_x) / DATA_POINTS;
}

代码解析

数据输入：我们假设有五组温度和电压的映射关系。
线性回归函数：通过计算数据点的均值以及其他统计指标来获得回归线的斜率和截距。
串口输出：在Arduino的串口监视器中输出计算结果，以便进一步使用。

机器学习数据流

在本项目中，机器学习模型的训练过程可以用下图表示：

sequenceDiagram
    participant User
    participant Microcontroller
    User->>Microcontroller: 发送训练数据
    Microcontroller->>Microcontroller: 进行线性回归计算
    Microcontroller->>User: 返回模型参数

从用户发送训练数据开始，单片机对数据进行处理并返回模型参数的过程，如上所示。

数据关系可视化

为了更好地理解我们的数据模型，我们可以使用ER图来描述数据之间的关系：

erDiagram
    TEMPERATURE {
        float value
        int id
    }
    VOLTAGE {
        float value
        int id
    }
    TEMPERATURE ||--o{ VOLTAGE : has

在此关系图中，我们定义了两个实体TEMPERATURE和VOLTAGE，描述温度和电压之间的关系。