年中活动—学习打卡

meiyao

第一天学习基于LPC55S69多功能键盘

心得体会：
学习复刻这个LPC55S69多功能键盘项目，主核管USB和屏幕显示，从核专门处理WS2812灯效、编码器读数和按键扫描，这招太聪明了，编码器中断打断主程序，主核跑USB和LVGL界面稳得一批，游戏模式下按键响应快到没延迟，也不怕操作跟不上手速了。其实我没想过用这个55S69还可以这样做键盘。


第二天打卡
LPC55S69多功能键盘项目，从视频中，看到使用LPC55S69多功能键盘项目的强大功能，把这个键盘做了这么多模式，从中学习到了软件的功能和芯片的强大性能。
首先是PCB的布局

小键盘模式，游戏模式，快捷键模式，密码模式。




第三天打卡
学习MCXNx4x:GUI Guider与FreeMASTER集成调控电机

从中学习到的心得是使用IDE对电机控制的逻辑，定义全局变量，每一百MS加一次，通过IDE软件把axf更改为ELF，生成ELF文件，并导入到Freemaster中进行调试，从这个视频中成功学到它们之间进行联调的方法。





第四天打卡



通过视频的讲解，从中学到了在实践通过 GUI Guider 设计界面与 FreeMASTER 建立连接的过程中，我收获颇丰。首先，按照步骤依次打开电机控制对应的 FreeMASTER 工程和 GUI Guider 工程，这让我对项目的整体架构有了更清晰的认识。接着，在 GUI Guider 中找到并打开 FreeMASTER 开关，通过“view”操作成功建立连接，这一过程让我熟悉了软件的操作流程。整个过程不仅锻炼了我的动手能力，还让我明白不同软件之间协同工作的重要性，为今后处理更复杂的项目积累了宝贵经验，也激发了我进一步探索相关技术的兴趣，特别是使用GUI Guider工程界面让我对软件真的是收获很多，把之前对软件不熟悉进一步的加深的熟悉程度。

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第四天打卡

通过视频的讲解，从中学到了在实践通过 GUI Guider 设计界面与 FreeMASTER 建立连接的过程中，我收获颇丰。首先，按照步骤依次打开电机控制对应的 FreeMASTER 工程和 GUI Guider 工程，这让我对项目的整体架构有了更清晰的认识。接着，在 GUI Guider 中找到并打开 FreeMASTER 开关，通过“view”操作成功建立连接，这一过程让我熟悉了软件的操作流程。整个过程不仅锻炼了我的动手能力，还让我明白不同软件之间协同工作的重要性，为今后处理更复杂的项目积累了宝贵经验，也激发了我进一步探索相关技术的兴趣，特别是使用GUI Guider工程界面让我对软件真的是收获很多，把之前对软件不熟悉进一步的加深的熟悉程度。

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第五天打卡


通过上面学习如何进行配置参数。

通过上面的的图片学习，两个软件之间的联调，及操作开发板，出来的信息值，并通过图形显示在PC端。
其中通过视频讲解的UI设计效果运行图，配置环境变量，GUI调控电机，都是让我非常详细的理解到操作的流程，细节的调试，步骤等学习心得。

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第六天打卡eIQ基本分类模型训练及部署

eIQ是恩智浦推出的边缘AI开发工具，支持在MCU/MPU上部署机器学习模型，基于MCX N947的​​基本分类模型训练及部署。

通过视频的学习，学习到了如何进行部署模型生成图形，分析看到损失函数的变化，并通过模型验证，通过混淆矩阵分析。

其中了解了一下eIQ Neutron NPU的集成让MCX N系列在边缘AI领域实现突破，其42倍于传统CPU的ML加速能力4.8 GOPS算力大幅提升了实时推理效率。对比Kinetis/LPC系列，MCX N94x通过硬件级NPU支持，显著降低功耗与延迟，使复杂模型在资源受限的MCU上部署成为可能。边缘设备需结合专用加速架构，平衡性能与能效，推动AIoT应用落地。

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第七天打卡学习eIQ基本分类模型训练及部署通过学习导出模型。


将模型部署到Label CIFARl0 image 工程←此示例基于机器学习算法，由MCXN947提供支持，它可以标记来自相机的图像，并在 LCD 底部显示物体的类型。←该模型在数据集CIFARI0上进行训练，它支持10类图像:←“飞机”、“汽车”、“鸟”、“猫”、“鹿”、“狗”、“青蛙”、“马”、“船”、“卡车”。
打开MCUXpresso IDE,从Application Code Hub 导入Label CIFAR10 image 工程。

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第八天打卡

学习了解NXP的MCX微控制器产品组合概览，NXP的VS Code扩展处理开发设置，以便新用户可以采用VS Code进行NXP项目开发。

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第九天打卡
打卡学习多人脸识别方案


FRDM-MCXN947开发板的人脸识别系统中，结合摄像头采集、屏幕显示和NPU加速的机器学习运算，可以构建一个高效的嵌入式AI应用项目，从这个视频中学习到了整个的操作过程与方法。
从工程克隆至本地，并导入到工作区中再到操作指导，再到出实际 的效果。可以说还是从中学习到了很好的方法，之前如果在进行947的摄像头开发时，有这个教程，那肯定是很顺利进行的，就不会卡那么多天。

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第十天打卡
学习多人脸识别方案固件编译下载，调试。
学习​​了解
摄像头​​，OV7670（并行接口）或RGB565接口MIPI摄像头（需接MCXN947的CSI接口）
​​显示屏，SPI/I2C接口TFT屏（如ILI9341）或通过LTDC接口驱动RGB屏，
​​调试工具​​，J-Link调试器（SWD接口）、USB转UART模块（日志输出）

认识功能演示通过摄像头识别物件的操作。

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第十一天打卡
学习基于FRDM-MCXN947开发板的多人体检测方案，充分利用其集成NPU的AI加速能力，实现高效实时检测。
首先通过开发板搭载的摄像头模块采集原始图像数据，经MIPI-CSI或并行接口传输至MCU内存，利用NPU加载预训练的人体检测模型，对图像进行硬件加速推理，快速定位多个人体目标并输出边界框坐标及置信度。LCD屏幕通过DMA通道实时显示摄像头画面，并将NPU检测结果，叠加渲染到显示缓冲区，实现可视化交互。为优化性能，可采用模型量化降低计算负载，并通过双缓冲机制避免显示卡顿。该方案依托MCXN947的Cortex-M55内核与Ethos-U55 NPU协同工作，在低功耗下实现30fps以上的多人体检测，适用于智能安防、零售客流分析等嵌入式场景。



下载软件

导入工程

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第十二天打卡
通过学习视频的介绍，从代码编译驱动库，生成可执行文件后，通过J-Link或SD卡将固件上传至开发板，调试串口输出检测日志，确保多人体检测的实时性和准确性。


演示操作了解其中的功能，一些性能，包括演示步骤，从中认识到了其强大的性能，学习到了实现功能的操作流程。