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利用颜色传感器读取pH试纸的颜色,然后得到他代表的pH值。一开始想拟合出一个关于RGB和pH的函数,但是总是效果不好。于是利用神经网络来根据RGB判断他的pH值。
这个也完全可以用于手势识别,将电容传感器的数据导入神经网络训练,得到关于手势的识别网络,再进行识别。 思路是首先利用MATLAB训练出神经网络,然后将神经网络导出来,移植到F4上。 x=inputn; net=newff(minmax(x),[5 1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-6; [net,tr]=train(net,x,outputn); %训练神经网络 iw=net.iw{1,1}; %导出神经网络 lw=net.lw{2,1}; b1=net.b{1}; b2=net.b{2}; F4上的神经网络计算函数 void Get_pH() //神经网络计算函数 { u8 i=0; RGB_data[0]=(float32_t)R/255.0; //RGB归一化存入矩阵 RGB_data[1]=(float32_t)G/255.0; RGB_data[2]=(float32_t)B/255.0; arm_mat_mult_f32(&iw,&RGB,&temp); //DSP指令,矩阵相乘 for(i=0;i<5;i++) { h_data=2/(1+exp(-2*(temp_data+b1)))-1; //tansig函数 } arm_mat_mult_f32(&lw,&h,&pH); pH_data=(float32_t)((pH_data+b2)*14.00); } 用到关键变量 float32_t iw_data[15]={ 37.8146271525703f, 61.6224915049775f, -116.119809374016f, 1.96880581432674f, -0.597865017458179f, -1.00688890479118f, 5.58165621812740f, 1.88117664982108f, -4.44180569880110f, 152.824588053478f, -132.267718125163f, -22.9259593680010f, 88.8431847421991f, 551.674736239499f, 404.835691342993f }; float32_t lw_data[5]={-28.7273044233606f,-1.03643090499672f,0.313686607538904f,0.146049290519538f,-0.0206856023439895f}; float32_t temp_data[5]; float32_t h_data[5]; float32_t RGB_data[3]; float32_t pH_data; float32_t b1[5]={22.6580899725128f,-0.510182522968968f,-3.52855071976284f,-2.82498427573125f,-92.7000542294773f}; float32_t b2=29.396496369741858f; arm_matrix_instance_f32 iw={5,3,iw_data}; arm_matrix_instance_f32 lw={1,5,lw_data}; arm_matrix_instance_f32 temp={5,1,temp_data}; arm_matrix_instance_f32 h={5,1,h_data}; arm_matrix_instance_f32 RGB={3,1,RGB_data}; arm_matrix_instance_f32 pH={1,1,&pH_data}; 需要注意的是,这里开了F4的FPU并且用到的DSP库,所以需要添加“arm_math.h”这个头文件。 |
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