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eIQ Time Series Studio 工具使用全攻略

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    发表于 2024-12-27 13:24:21 | 显示全部楼层 |阅读模式


    基本介绍
    eIQ Time Series Studio(简称eIQ TSS)是恩智浦半导体推出的一款专为嵌入式微控制器设计的基于时间序列的AI和机器学习开发套件。它集成了自动机器学习功能,旨在简化时间序列模型的创建、训练和部署过程,为开发人员提供了一个全面的开发环境。这个用户友好的IDE,可以帮助用户在没有AI/ML知识的情况下快速构建模型。

    目标用户:
    • 基于恩智浦SoC的时间序列机器学习解决方案的客户。
    • 学习和评估时间序列机器学习解决方案的学生和研究人员。

    eIQ TSS 具有自动化的机器学习工作流程,可简化微控制器 (MCU) 类设备(例如MCX MCU 产品组合和i.MX RT 交叉 MCU 产品组合)的时间序列机器学习模型的开发和部署。Time Series Studio 支持各种传感器输入信号,包括电压、电流、温度、振动、压力、声音、飞行时间等,以及用于多模态传感器融合的这些信号的组合。
    近期将发布一系列文章,包括该工具的基本介绍、功能介绍、输入格式、模型部署、数据导入以及工程创建等方面的概况说明。使工程师能够开发从初始评估到最终生产的基于时间序列的机器学习解决方案。包括数据管理、可视化和分析,以及模型自动生成、优化、仿真和部署,提供端到端的解决方案。
    下图是完整的工作流程:
    14.png
    • 它支持客户完全拥有的时间序列数据集输入
    • 数据集输入并进行数据预处理、算法超参数自动化搜索、 针对有限的Flash和RAM大小进行最佳精度拟合以及基准测试
    • 算法仿真并生成完整报告
    • 根据所选CPU core生成算法头文件和库

    搭建环境
    在使用Time Series Studio之前,请确保您的开发主机满足以下要求:
    1. 标准x64 PC,最小内存为16 GB,可用磁盘空间为8 GB,建议使用1080p分辨率显示器。
    2. 仿真和算法库生成以及IDE升级都需要网络连接。
    3. 支持的操作系统:
      i.微软®Windows 10和Windows 11
      ii. Ubuntu 20.04 LTS和22.04 LTS

    注:
    如果可能的话,请使用功能强大的PC或工作站运行Time Series Studio,以加快训练。您也可以尝试不同的操作系统版本,但恩智浦尚未验证,无法保证它们正常工作。

    下载和安装
    点开下面链接:eIQ™ Toolkit | NXP 半导体 滑动滚动条找到以下界面即可点击下载:
    15.png
    eIQ Toolkit版本需要在1.31.1及以上,可选择默认安装方式,无需其他插件。
    下载并安装后如下所示:
    16.png
    点击“ 17.png ”启动 Time Series Studio 应用程序时,会出现如下所示的启动界面。可能需要等待一段时间,具体取决于您的 PC 配置和网络状况。
    18.png
    启动完成后如下所示:
    27.png
    功能介绍
    • 外部边缘设备数据记录,通过COM端口保存时间序列数据
    • 时间序列数据可视化包括原始格式、时间域、统计域和频谱域
    • 具有数据智能化功能,可帮助分析和转换原始数据
    • 根据用户数据和Flash/RAM限制进行异常检测、分类、回归算法搜索
    • 用于仿真测试的算法候选列表
    • 生成可在硬件上部署的算法库和 MCUXpresso 项目


    打开工具进入HOME界面,如下所示:
    19.png
    Tasks
    • 异常检测:支持用户实现异常检测项目,包括从项目创建到算法库生成。
    • 分类:支持用户实现分类项目,包括从项目创建到算法库生成。
    • 回归:支持用户实现回归项目,包括从项目创建到算法库生成。

    Utilities
    • 设置:支持注册并生成许可密钥。
    • 数据记录:支持用户通过 COM 端口捕获并保存传感器数据。
    • 数据智能:支持对数据集质量的智能分析并找出最佳采样率和窗口大小(连续数据)、将连续数据转换为分段数据并自动保存。

    Support
    文档:在线用户指南,强烈推荐!!!
    About: 提供 IDE 版本 ID
    示例应用
    为了帮助用户快速使用,IDE 为不同的算法类别提供了一些应用示例。IDE 启动时,主页上会出现以下图表。
    20.png

    用户试用步骤:
    1. 单击顶部选项菜单并选择算法类别(异常检测、分类或回归)
    2. 从当前算法类别的示例列表中选择示例
    3. 单击下载示例数据集并将其保存到本地计算机
    4. 将数据集包解压到本地 PC 文件夹中
    5. 单击打开在线快速入门指南,按照说明完成过程

    NOTE:应用示例会不断从云端更新以添加更多场景或修复一些问题。
    快速入门指南,示例页面如下所示:
    如果需将时间序列示例部署到开发板,请向下滚动示例页面并完成过程。
    提示:为了更好的空间布局,可单击下面突出显示的按钮调整布局:
    21.png


    qiandao qiandao
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