使用Wio Terminal与气体传感器收集咖啡气味数据
tinyml 是指在 arduino 这类 mcu 板子上也能做到简易的神经网络推论，让基本的传感器数据分析也能透过机器学习来找到更多有趣的信息。
wio terminal 就是在这股浪潮下所产生的一个产品，除了使用 atsamd51 核心并搭配 realtek rtl8720dn 的 wi-fi / 蓝牙芯片，还支持grove 系列传感器。
最重要的当然是本文核心– tinyml，可将所收集到的数据透过 edge impulse 网站来进行一条龙的处理、训练与测试流程，再把神经网络档案导出到 wio terminal 上来执行，过程不能说超简单，但确实已经方便非常多了！
本文要介绍使用 wio termianl 所提供的好用韧体，来收集咖啡、酒精的气味资料。非常有趣的题目，您一定会喜欢的喔！
注：本文将使用 grove –多通道气体传感器 v2，直接接上 wio terminal 的任一个 grove 接口就好。
grove – 多通道气体传感器 v2
wio termina嗅觉鼻子实验套件
wio terminal 的基本环境设定
关于 wio terminal 的基本环境设定，请参考之前的文章。我也录制了影片带您一步步操作：
不过呢，这次就不用自己再写 arduino 的上传程序了，直接使用现成的 firmware。
请把 wio terminal 接上计算机，再把它的开关往 use port 的方向拉两下，它会变成一个 arduino 的磁盘，请把 .uf2 档丢进去就会自动更新这个韧体，之后再重新插拔 usb 线让他重开机就好了，简单~
开启 cmd 或 anaconda prompt，开始上传数据 (如果还没有安装 node.js 的画，请安装 node.js v14 以上) ：
连上 edge impulse
先安装 edge impulse cli 工具：
npm install -g edge-impulse-cli
接着输入以下指令来登入 edge impulse 网站 (当然您需要先注册账号，并在网站上建立一个项目)：
edge-impulse-daemon --clean
请依序输入账号密码、命名 wioterminal 装置 (如图中的 wio_nose)、、选择项目 (我也取名为 wio_nose)，最后看到“[ws ] go to ”，就可以回到 edge impulse 网站了。
edge impulse 收集资料
请确认气体传感器已经接好，并开启 edge impulse 网站，进入您所建立的项目，点选左侧的 data acquisition，先看到右侧的 sensor，从下拉式选单可以看到wio 内建与常用的传感器只要接好就好。
先输入 label 为你所定义的类别，在此有以下三个类别：
•coffee: 泡一杯香浓的咖啡吧~
•75_alcohol: 容易取得的 75% 洗手酒精
•surrounding：远离以上两种气味的环境将传感器置于该情境中，例如咖啡杯上方、喷了酒精的卫生纸，按下 start sampling，在此我们把 sample length (ms) 样本长度设定为 10000 ms，因为气味会延续一段时间。
收集完三类别的数据如下图，可以看到四轴的数据变化：
coffee 的资料：
75_alcohol 的资料：
surrounding：远离咖啡与酒精的环境气味数据
建立 impulse 来训练神经网络
详细设定请参考上一篇，请看我的 impulse 与神经网络设定：
使用以下设定来训练，准确度有到 100% ！别高兴太早，这应该只能说这三种味道的差异本来就很大，您之后可以试试看去分析绍兴酒与高粱酒的差别，挑战性应该很高！
使用 eon tuner 优化
eon tuner 可针对各平台来优化，整个流程需要数小时，不过这期间您还是可以进行其他操作，请参考以下设定来设定 target：
•dataset category: continous motion (震动、气味等时间较久的讯号)，如果是上一篇的手势，请改选 motion events
•target device：wio terminal
•time per inference: 2000 ms (这里可以自由设定，气味的话就久一点吧)
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coffee 的资料：
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