diff --git a/src/firmware-code/csi-receiver/main/app_main.c b/src/firmware-code/csi-receiver/main/app_main.c index 849cc2b..23b1943 100644 --- a/src/firmware-code/csi-receiver/main/app_main.c +++ b/src/firmware-code/csi-receiver/main/app_main.c @@ -13,12 +13,16 @@ */ // build test +#include #include #include #include #include "nvs_flash.h" +#include "driver/uart.h" +#include "driver/gpio.h" + #include "esp_csi_gain_ctrl.h" #include "esp_log.h" #include "esp_mac.h" @@ -60,6 +64,83 @@ static const uint8_t CONFIG_CSI_SEND_MAC[] = {0x1a, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00}; static const char *TAG = "csi_recv"; static int g_csi_package_count = 0; + +#define EX_UART_NUM UART_NUM_1 +#define UART_TXD_PIN 11 +#define UART_RXD_PIN 12 +#define UART_BAUD_RATE 921600 +#define CSI_TO_UART_ENABLED 1 + + + + + + + +static void uart_init(void) +{ + const uart_config_t uart_config = { + .baud_rate = UART_BAUD_RATE, + .data_bits = UART_DATA_8_BITS, + .parity = UART_PARITY_DISABLE, + .stop_bits = UART_STOP_BITS_1, + .flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE, + .source_clk = UART_SCLK_DEFAULT, + }; + + ESP_ERROR_CHECK(uart_driver_install(EX_UART_NUM, 1024, 0, 0, NULL, 0)); + ESP_ERROR_CHECK(uart_param_config(EX_UART_NUM, &uart_config)); + ESP_ERROR_CHECK(uart_set_pin(EX_UART_NUM, UART_TXD_PIN, UART_RXD_PIN, UART_PIN_NO_CHANGE, UART_PIN_NO_CHANGE)); +} + +static void uart_send_csi_binary(uint32_t seq, int8_t *buf, uint16_t len, float compensate_gain) +{ + if (len > 1024) { + len = 1024; + } + + uint8_t header[10]; + header[0] = 'C'; + header[1] = 'S'; + header[2] = 'I'; + header[3] = '1'; + + // seq (4字节，小端) + header[4] = (uint8_t)(seq & 0xFF); + header[5] = (uint8_t)((seq >> 8) & 0xFF); + header[6] = (uint8_t)((seq >> 16) & 0xFF); + header[7] = (uint8_t)((seq >> 24) & 0xFF); + + // len (2字节，小端) + header[8] = (uint8_t)(len & 0xFF); + header[9] = (uint8_t)((len >> 8) & 0xFF); + + int8_t payload[1024]; + for (uint16_t i = 0; i < len; ++i) { + int val = (int)(compensate_gain * buf[i]); + if (val > 127) val = 127; + if (val < -128) val = -128; + payload[i] = (int8_t)val; + } + + // 校验和 (头10字节之和 + 载荷之和，低16位) + uint32_t sum = 0; + for (int i = 0; i < 10; ++i) { + sum += header[i]; + } + for (uint16_t i = 0; i < len; ++i) { + sum += (uint8_t)payload[i]; + } + + uint8_t checksum_bytes[2]; + checksum_bytes[0] = (uint8_t)(sum & 0xFF); + checksum_bytes[1] = (uint8_t)((sum >> 8) & 0xFF); + + uart_write_bytes(EX_UART_NUM, (const char *)header, 10); + uart_write_bytes(EX_UART_NUM, (const char *)payload, len); + uart_write_bytes(EX_UART_NUM, (const char *)checksum_bytes, 2); +} + static void wifi_init() { ESP_ERROR_CHECK(esp_event_loop_create_default()); @@ -151,7 +232,7 @@ static void wifi_esp_now_init(esp_now_peer_info_t peer) ESP_ERROR_CHECK(esp_now_set_peer_rate_config(peer.peer_addr, &rate_config)); } -static void wifi_csi_rx_cb(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) +__attribute__((unused)) static void wifi_csi_rx_cb(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) { if (!info || !info->buf) { @@ -186,8 +267,7 @@ static void wifi_csi_rx_cb(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) #endif } esp_csi_gain_ctrl_get_gain_compensation(&compensate_gain, agc_gain, fft_gain); - ESP_LOGI(TAG, "compensate_gain %f, agc_gain %d, fft_gain %d", compensate_gain, agc_gain, - fft_gain); + //ESP_LOGI(TAG, "compensate_gain %f, agc_gain %d, fft_gain %d", compensate_gain, agc_gain,fft_gain); #endif uint32_t rx_id = *(uint32_t *)(info->payload + 15); @@ -220,6 +300,9 @@ static void wifi_csi_rx_cb(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) rx_ctrl->rx_state); #endif + +#define SEND_TO_CONSOLE 0 +#if SEND_TO_CONSOLE == 1 #if (CONFIG_IDF_TARGET_ESP32C5 || CONFIG_IDF_TARGET_ESP32C61) && CSI_FORCE_LLTF int16_t csi = ((int16_t)(((((uint16_t)info->buf[1]) << 8) | info->buf[0]) << 4) >> 4); ets_printf(",%d,%d,\"[%d", (info->len - 2) / 2, info->first_word_invalid, @@ -230,20 +313,39 @@ static void wifi_csi_rx_cb(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) ets_printf(",%d", (int16_t)(compensate_gain * csi)); } #else - ets_printf(",%d,%d,\"[%d", info->len, info->first_word_invalid, + printf(",%d,%d,\"[%d", info->len, info->first_word_invalid, (int16_t)(compensate_gain * info->buf[0])); + for (int i = 1; i < info->len; i++) - { - ets_printf(",%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[i])); + { + + printf(",%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[i])); } #endif - ets_printf("]\"\n"); + printf("]\"\n"); +#endif + + +#if CSI_TO_UART_ENABLED + uart_send_csi_binary(rx_id, info->buf, info->len, compensate_gain); +#endif s_count++; } + + + + + + + void temp_callback(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) { + if (memcmp(info->mac, CONFIG_CSI_SEND_MAC, 6)) + { + return; + } const wifi_pkt_rx_ctrl_t *rx_ctrl = &info->rx_ctrl; float compensate_gain = 1.0f; static uint8_t agc_gain = 0; @@ -270,20 +372,28 @@ void temp_callback(void *ctx, wifi_csi_info_t *info) g_csi_package_count++; #if IS_PRINT_CSI_INFO - ets_printf("index:%d len:%d data:[", g_csi_package_count, info->len); - + //ESP_LOGI(TAG, "compensate_gain %f, agc_gain %d, fft_gain %d", compensate_gain,agc_gain, fft_gain); + printf("index:%d len:%d compensate_gain:%f data:[", g_csi_package_count, info->len, compensate_gain); + + if (info->len > 0) { - ets_printf("%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[0])); + printf("%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[0])); // 剩下的元素前面加逗号 for (int i = 1; i < info->len; i++) - { - ets_printf(",%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[i])); + { + + printf(",%d", (int16_t)(compensate_gain * info->buf[i])); } } + + - ets_printf("]\n"); + printf("]\n"); +#endif +#if CSI_TO_UART_ENABLED + uart_send_csi_binary(g_csi_package_count, info->buf, info->len, compensate_gain); #endif } @@ -341,6 +451,7 @@ void app_main() /** * @brief Initialize NVS */ + ESP_LOGI(TAG,"d"); esp_err_t ret = nvs_flash_init(); if (ret == ESP_ERR_NVS_NO_FREE_PAGES || ret == ESP_ERR_NVS_NEW_VERSION_FOUND) { @@ -352,6 +463,10 @@ void app_main() /** * @brief Initialize Wi-Fi */ +#if CSI_TO_UART_ENABLED + uart_init(); +#endif + wifi_init(); /** @@ -368,6 +483,6 @@ void app_main() }; wifi_esp_now_init(peer); - - wifi_csi_init(); + + wifi_csi_init(); } diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/CMakeLists.txt b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..bba39aa --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +# The following five lines of boilerplate have to be in your project's +# CMakeLists in this exact order for cmake to work correctly +cmake_minimum_required(VERSION 3.16) + +include($ENV{IDF_PATH}/tools/cmake/project.cmake) +project(p4_remote_wifi) diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/dependencies.lock b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/dependencies.lock new file mode 100644 index 0000000..19174f1 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/dependencies.lock @@ -0,0 +1,151 @@ +dependencies: + espressif/dl_fft: + component_hash: ced3cf28cc70452b7859c06f4e5059215167254a2047e34c893d6f501ccd6ea2 + dependencies: + - name: idf + require: private + version: '>=5.0' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 0.4.0 + espressif/eppp_link: + component_hash: 04f7f31868b8ae6014c96132740a192d09611a6e46aaa7038c865ffc7e26b38f + dependencies: + - name: espressif/esp_serial_slave_link + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: ^1.1.0 + - name: idf + require: private + version: '>=5.2' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 1.1.5 + espressif/esp-dl: + component_hash: 3720071be45539d7a5d729024d471a2959b473149161b062ba11af384e46f078 + dependencies: + - name: espressif/dl_fft + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: '>=0.3.1' + - name: espressif/esp-dsp + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: ==1.8.0 + - name: espressif/esp_new_jpeg + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: ^1 + - name: idf + require: private + version: '*' + source: + registry_url: https://components.espressif.com/ + type: service + targets: + - esp32 + - esp32c2 + - esp32c3 + - esp32c5 + - esp32c6 + - esp32p4 + - esp32s2 + - esp32s3 + - esp32s31 + version: 3.3.5 + espressif/esp-dsp: + component_hash: 12e44db246517a627bc0fe2b255b8335410c0215c98bfba2df5a8e3edea839ef + dependencies: + - name: idf + require: private + version: '>=4.2' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 1.8.0 + espressif/esp_hosted: + component_hash: 037d55a70dc5e2699754c0f3e21427d0df4ff29dc89cc80746978ad5b9dc4589 + dependencies: + - name: idf + require: private + version: '>=5.3' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 2.12.8 + espressif/esp_new_jpeg: + component_hash: e1e7e6991193c41ed6c9fc386702aa7821433319e7aa9c3147cd3236310cd69c + dependencies: [] + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + targets: + - esp32 + - esp32s2 + - esp32s3 + - esp32s31 + - esp32p4 + - esp32c2 + - esp32c3 + - esp32c5 + - esp32c6 + - esp32c61 + - esp32h4 + version: 1.0.2 + espressif/esp_serial_slave_link: + component_hash: ac1776806de0a6e371c84e87898bb983e19ce62aa7f1e2e5c4a3b0234a575d2c + dependencies: + - name: idf + require: private + version: '>=5.0' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 1.1.2 + espressif/esp_wifi_remote: + component_hash: 0b57d4ca039bbda1d4eb794f994f8d59547cdbcfd7962227890cd3a0979e6fa8 + dependencies: + - name: espressif/esp_hosted + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + rules: + - if: target in [esp32h2, esp32p4] + version: '>=2.11' + - name: espressif/wifi_remote_over_eppp + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: '>=0.1' + - name: idf + require: private + version: '>=5.3' + source: + registry_url: https://components.espressif.com/ + type: service + version: 1.6.0 + espressif/wifi_remote_over_eppp: + component_hash: 06d8bc15348bbd21f1390daace36ed5adcf6026c93c5b69decc55fa04df2711a + dependencies: + - name: idf + require: private + version: '>=5.3' + - name: espressif/eppp_link + registry_url: https://components.espressif.com + require: private + version: '>=0.1' + source: + registry_url: https://components.espressif.com + type: service + version: 0.3.2 + idf: + source: + type: idf + version: 5.5.3 +direct_dependencies: +- espressif/esp-dl +- espressif/esp_wifi_remote +- idf +manifest_hash: e918910e096e1eb8450f6ab9e5a645197442368607aeb640dc34b0271f59eee5 +target: esp32p4 +version: 2.0.0 diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/CMakeLists.txt b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..3dacc17 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,2 @@ +idf_component_register(SRCS "main.c" "wifi_manager.c" + INCLUDE_DIRS ".") diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/idf_component.yml b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/idf_component.yml new file mode 100644 index 0000000..59dbe19 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/idf_component.yml @@ -0,0 +1,19 @@ +## IDF Component Manager Manifest File +dependencies: + ## Required IDF version + idf: + version: '>=4.1.0' + # # Put list of dependencies here + # # For components maintained by Espressif: + # component: "~1.0.0" + # # For 3rd party components: + # username/component: ">=1.0.0,<2.0.0" + # username2/component2: + # version: "~1.0.0" + # # For transient dependencies `public` flag can be set. + # # `public` flag doesn't have an effect dependencies of the `main` component. + # # All dependencies of `main` are public by default. + # public: true + espressif/esp_wifi_remote: '*' + espressif/esp-dl: '*' + diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/main.c b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/main.c new file mode 100644 index 0000000..3379abb --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/main.c @@ -0,0 +1,496 @@ +#include +#include +#include +#include +#include +#include + +#include "driver/uart.h" +#include "driver/gpio.h" +#include "esp_log.h" +#include "esp_timer.h" +#include "freertos/FreeRTOS.h" +#include "freertos/task.h" +#include "freertos/semphr.h" +#include "nn_model.h" + +static const char *TAG = "csi_receiver"; + +// ==================== 1. 串口配置参数 ==================== +#define CSI_UART_NUM UART_NUM_1 +#define CSI_UART_RX_GPIO GPIO_NUM_21 +#define CSI_UART_TX_GPIO GPIO_NUM_22 +#define CSI_UART_BAUD_RATE 921600 +#define CSI_UART_RX_BUFFER_SIZE (16 * 1024) + +// ==================== 2. 数据协议帧定义 ==================== +static const uint8_t CSI_FRAME_MAGIC[4] = {'C', 'S', 'I', '1'}; +#define CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN 1024 +#define CSI_FRAME_HEADER_SIZE 10 +#define CSI_FRAME_CHECKSUM_SIZE 2 + +// ==================== 3. 辅助转换函数 ==================== +static uint16_t read_le16(const uint8_t *src) +{ + return ((uint16_t)src[0]) | (((uint16_t)src[1]) << 8); +} + +static uint32_t read_le32(const uint8_t *src) +{ + return ((uint32_t)src[0]) | + (((uint32_t)src[1]) << 8) | + (((uint32_t)src[2]) << 16) | + (((uint32_t)src[3]) << 24); +} + +// ==================== 4. 驱动与接收逻辑 ==================== +static esp_err_t init_csi_uart(void) +{ + const uart_config_t uart_config = { + .baud_rate = CSI_UART_BAUD_RATE, + .data_bits = UART_DATA_8_BITS, + .parity = UART_PARITY_DISABLE, + .stop_bits = UART_STOP_BITS_1, + .flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE, + .rx_flow_ctrl_thresh = 0, + .source_clk = UART_SCLK_DEFAULT, + }; + + esp_err_t ret = uart_driver_install(CSI_UART_NUM, CSI_UART_RX_BUFFER_SIZE, 0, 0, NULL, 0); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to install CSI UART driver: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ret = uart_param_config(CSI_UART_NUM, &uart_config); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to configure CSI UART: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ret = uart_set_pin(CSI_UART_NUM, + CSI_UART_TX_GPIO, + CSI_UART_RX_GPIO, + UART_PIN_NO_CHANGE, + UART_PIN_NO_CHANGE); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to set CSI UART pins: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ESP_LOGI(TAG, + "CSI UART%d initialized: RX GPIO%d, TX GPIO%d, baud=%d", + CSI_UART_NUM, + CSI_UART_RX_GPIO, + CSI_UART_TX_GPIO, + CSI_UART_BAUD_RATE); + return ESP_OK; +} + +static bool uart_read_exact(uint8_t *dst, size_t len) +{ + size_t received = 0; + while (received < len) { + const int ret = uart_read_bytes(CSI_UART_NUM, + dst + received, + len - received, + pdMS_TO_TICKS(1000)); + if (ret < 0) { + ESP_LOGE(TAG, "CSI UART read failed"); + return false; + } + received += (size_t)ret; + } + return true; +} + +static bool read_csi_frame(uint32_t *seq, int8_t *raw_payload, size_t *raw_len) +{ + uint8_t frame_header[CSI_FRAME_HEADER_SIZE] = {0}; + size_t matched = 0; + + while (matched < sizeof(CSI_FRAME_MAGIC)) { + uint8_t byte = 0; + if (!uart_read_exact(&byte, 1)) { + return false; + } + + if (byte == CSI_FRAME_MAGIC[matched]) { + frame_header[matched++] = byte; + } else { + matched = (byte == CSI_FRAME_MAGIC[0]) ? 1 : 0; + if (matched == 1) { + frame_header[0] = byte; + } + } + } + + if (!uart_read_exact(frame_header + sizeof(CSI_FRAME_MAGIC), + CSI_FRAME_HEADER_SIZE - sizeof(CSI_FRAME_MAGIC))) { + return false; + } + + const uint16_t len = read_le16(&frame_header[8]); + if (len == 0 || len > CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN) { + ESP_LOGW(TAG, "invalid raw_len=%u (max=%u)", len, CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN); + return false; + } + + if (!uart_read_exact((uint8_t *)raw_payload, len)) { + return false; + } + + uint8_t checksum_bytes[CSI_FRAME_CHECKSUM_SIZE] = {0}; + if (!uart_read_exact(checksum_bytes, sizeof(checksum_bytes))) { + return false; + } + + uint32_t sum = 0; + for (size_t i = 0; i < CSI_FRAME_HEADER_SIZE; ++i) { + sum += frame_header[i]; + } + for (size_t i = 0; i < len; ++i) { + sum += (uint8_t)raw_payload[i]; + } + const uint16_t expected = read_le16(checksum_bytes); + const uint16_t actual = (uint16_t)(sum & 0xffff); + if (expected != actual) { + ESP_LOGW(TAG, "checksum failed: expected=0x%04x actual=0x%04x", expected, actual); + return false; + } + + *seq = read_le32(&frame_header[4]); + *raw_len = len; + return true; +} + +// ==================== 5. 全局变量与核心逻辑 ==================== +#define SLIDING_WINDOW_SIZE 50 +#define NUM_SUBCARRIERS 114 +#define FUSION_CHANNELS 228 +#define TOTAL_FEATURES (SLIDING_WINDOW_SIZE * FUSION_CHANNELS) + +#define MOTION_THRESHOLD 0.18f +#define DEBOUNCE_FRAMES 15 +#define REQUIRED_TRIGGER_FRAMES 3 +#define MIN_CONFIDENCE 0.80f + +static float *csi_window = NULL; +static int csi_window_count = 0; + +static float *inference_input_buf = NULL; +static float inference_motion_val = 0.0f; +static volatile bool inference_request_pending = false; +static volatile bool gesture_ended_pending = false; +static portMUX_TYPE sync_mux = portMUX_INITIALIZER_UNLOCKED; +static TaskHandle_t ai_task_handle = NULL; + +static void parse_and_filter_csi(const int8_t *raw_payload, size_t raw_len, float *out_frame_228) +{ + int num_in = raw_len / 2; + int count = 0; + for (int i = 0; i < num_in && count < 114; i++) { + int8_t imag = raw_payload[2 * i]; + int8_t real = raw_payload[2 * i + 1]; + if (real != 0 || imag != 0) { + out_frame_228[2 * count] = (float)imag; + out_frame_228[2 * count + 1] = (float)real; + count++; + } + } + + if (count < 114) { + if (count > 0) { + float last_imag = out_frame_228[2 * (count - 1)]; + float last_real = out_frame_228[2 * (count - 1) + 1]; + for (int i = count; i < 114; i++) { + out_frame_228[2 * i] = last_imag; + out_frame_228[2 * i + 1] = last_real; + } + } else { + memset(out_frame_228, 0, 228 * sizeof(float)); + } + } +} + +static float calculate_motion_level(const float *window_buf) +{ + float cv_sum = 0.0f; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float sum = 0.0f; + float sum_sq = 0.0f; + for (int t = 0; t < SLIDING_WINDOW_SIZE; t++) { + float imag = window_buf[t * FUSION_CHANNELS + 2 * s]; + float real = window_buf[t * FUSION_CHANNELS + 2 * s + 1]; + float amp = sqrtf(real * real + imag * imag); + sum += amp; + sum_sq += amp * amp; + } + float mean = sum / (float)SLIDING_WINDOW_SIZE; + float var = (sum_sq / (float)SLIDING_WINDOW_SIZE) - (mean * mean); + if (var < 0.0f) { + var = 0.0f; + } + float std = sqrtf(var); + + // 变异系数归一化：除以均值，防止分母为 0 加上微小常数 0.001f + float cv = std / (mean + 0.001f); + cv_sum += cv; + } + return cv_sum / (float)NUM_SUBCARRIERS; +} + +// ==================== 6. 核心任务定义 ==================== + +/** + * @brief Core 1 任务: AI模型推理 + */ +static void ai_inference_task(void *pvParameters) +{ + ESP_LOGI(TAG, "Starting AI Inference Task on Core %d...", xPortGetCoreID()); + + // 初始化神经网络模型（从Flash/RODATA加载） + nn_model_init(); + + static float local_input[TOTAL_FEATURES]; + float local_motion_val = 0.0f; + bool local_ended = false; + + // 动作周期内概率加权求和及统计变量 + float accumulated_probs[4] = {0.0f}; + float total_weight = 0.0f; + int gesture_frames_count = 0; + + const char *gesture_names[] = { + "挥手 (Wave/Cut)", + "抓握 (Grip)", + "画圈 (Circle/Draw_o)", + "未知 (Unknown)" + }; + + while (1) { + // 无限期阻塞等待Core 0的通知 + ulTaskNotifyTake(pdTRUE, portMAX_DELAY); + + // 安全获取待推理数据 + portENTER_CRITICAL(&sync_mux); + bool request = inference_request_pending; + local_ended = gesture_ended_pending; + if (request) { + memcpy(local_input, inference_input_buf, TOTAL_FEATURES * sizeof(float)); + local_motion_val = inference_motion_val; + inference_request_pending = false; + } + if (local_ended) { + gesture_ended_pending = false; + } + portEXIT_CRITICAL(&sync_mux); + + if (request) { + float probs[4] = {0.0f}; + int64_t start = esp_timer_get_time(); + int pred_class = nn_model_predict_cnn_with_probs(local_input, probs); + int64_t end = esp_timer_get_time(); + + float confidence = probs[pred_class]; + + // 计算加权系数 (motion_val - threshold)^2 + float weight = (local_motion_val - MOTION_THRESHOLD) * (local_motion_val - MOTION_THRESHOLD); + + // 过滤置信度低于0.50且排除未知手势的帧，参与最终的决策累加 + if (confidence >= 0.50f && pred_class != 3) { + for (int c = 0; c < 4; c++) { + accumulated_probs[c] += probs[c] * weight; + } + total_weight += weight; + gesture_frames_count++; + } + + // 实时打印满足最小置信度的高可靠预测结果 + if (confidence >= MIN_CONFIDENCE) { + ESP_LOGI(TAG, "🔴 [ACTIVE] Real-time Pred: %s (Conf: %.1f%%, Motion: %.2f, Time: %lld us)", + gesture_names[pred_class], confidence * 100.0f, local_motion_val, (end - start)); + } else { + ESP_LOGI(TAG, "🔴 [ACTIVE] Real-time Pred: UNCERTAIN (Motion: %.2f)", local_motion_val); + } + } + + if (local_ended) { + // 动作结束，进行加权总决策 + if (gesture_frames_count > 0 && total_weight > 0.0f) { + float final_probs[4]; + for (int c = 0; c < 4; c++) { + final_probs[c] = accumulated_probs[c] / total_weight; + } + // 在前三种动作分类中寻找最大概率值 (argmax over classes 0, 1, 2) + int final_class = 0; + float max_prob = final_probs[0]; + for (int c = 1; c < 3; c++) { + if (final_probs[c] > max_prob) { + max_prob = final_probs[c]; + final_class = c; + } + } + + ESP_LOGI(TAG, "================ GESTURE DETECTED ================"); + ESP_LOGI(TAG, "🏆🏆🏆 Final Result: %s (Score: %.1f%%)", gesture_names[final_class], max_prob * 100.0f); + ESP_LOGI(TAG, " - Wave/Cut Prob: %.2f%%", final_probs[0] * 100.0f); + ESP_LOGI(TAG, " - Grip Prob: %.2f%%", final_probs[1] * 100.0f); + ESP_LOGI(TAG, " - Circle Prob: %.2f%%", final_probs[2] * 100.0f); + ESP_LOGI(TAG, " - Accum Frames: %d, Total Weight: %.2f", gesture_frames_count, total_weight); + ESP_LOGI(TAG, "=================================================="); + } else { + ESP_LOGI(TAG, "================ GESTURE DETECTED ================"); + ESP_LOGI(TAG, "⚠️⚠️⚠️ Finished, but no high-confidence frames accumulated."); + ESP_LOGI(TAG, "=================================================="); + } + + // 重置累加状态 + memset(accumulated_probs, 0, sizeof(accumulated_probs)); + total_weight = 0.0f; + gesture_frames_count = 0; + } + } +} + +/** + * @brief Core 0 任务: UART 接收和运动监测状态机 + */ +static void csi_uart_rx_task(void *pvParameters) +{ + ESP_LOGI(TAG, "Starting CSI UART RX Task on Core %d...", xPortGetCoreID()); + + int8_t *csi_raw_payload = (int8_t *)malloc(CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN); + if (!csi_raw_payload) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to allocate CSI raw payload buffer!"); + vTaskDelete(NULL); + return; + } + + static float new_frame[FUSION_CHANNELS]; + + bool is_moving = false; + int motion_trigger_counter = 0; + int idle_counter = 0; + + uint32_t seq = 0; + size_t raw_len = 0; + + while (true) { + if (read_csi_frame(&seq, csi_raw_payload, &raw_len)) { + // 解析并对齐子载波 + parse_and_filter_csi(csi_raw_payload, raw_len, new_frame); + + // 写入滑动窗口 + if (csi_window_count < SLIDING_WINDOW_SIZE) { + memcpy(csi_window + csi_window_count * FUSION_CHANNELS, new_frame, sizeof(new_frame)); + csi_window_count++; + } else { + // 滑动左移1帧，并将新帧追加在尾部 + memmove(csi_window, csi_window + FUSION_CHANNELS, (SLIDING_WINDOW_SIZE - 1) * FUSION_CHANNELS * sizeof(float)); + memcpy(csi_window + (SLIDING_WINDOW_SIZE - 1) * FUSION_CHANNELS, new_frame, sizeof(new_frame)); + } + + // 当滑动窗口攒满50帧后，触发计算标准差与状态机 + if (csi_window_count == SLIDING_WINDOW_SIZE) { + float motion_val = calculate_motion_level(csi_window); + + if (motion_val >= MOTION_THRESHOLD) { + idle_counter = 0; + if (!is_moving) { + motion_trigger_counter++; + if (motion_trigger_counter >= REQUIRED_TRIGGER_FRAMES) { + is_moving = true; + ESP_LOGI(TAG, "🔴 [MOTION DETECTED] Gesture started! (Motion Level: %.2f)", motion_val); + } + } + + if (is_moving) { + // 利用双缓冲区异步推送给Core 1进行AI推理，防止卡死Core 0的串口接收中断 + portENTER_CRITICAL(&sync_mux); + if (!inference_request_pending) { + memcpy(inference_input_buf, csi_window, TOTAL_FEATURES * sizeof(float)); + inference_motion_val = motion_val; + inference_request_pending = true; + if (ai_task_handle != NULL) { + xTaskNotifyGive(ai_task_handle); + } + } + portEXIT_CRITICAL(&sync_mux); + } + } else { + if (is_moving) { + motion_trigger_counter = 0; + idle_counter++; + + if (idle_counter >= DEBOUNCE_FRAMES) { + is_moving = false; + + // 通知Core 1动作结束并计算最终决策 + portENTER_CRITICAL(&sync_mux); + gesture_ended_pending = true; + if (ai_task_handle != NULL) { + xTaskNotifyGive(ai_task_handle); + } + portEXIT_CRITICAL(&sync_mux); + + ESP_LOGI(TAG, "⚪ [MOTION ENDED] Returning to standby."); + } + } else { + motion_trigger_counter = 0; + } + } + } + } + + vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1)); + } + + free(csi_raw_payload); + vTaskDelete(NULL); +} + +// ==================== 7. 主函数入口 ==================== +void app_main(void) +{ + ESP_LOGI(TAG, "======= ESP32-P4 WiFi CSI Inference Startup ======="); + + // 1. 在 PSRAM 中动态分配滑动窗口 + csi_window = (float *)heap_caps_malloc(TOTAL_FEATURES * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + inference_input_buf = (float *)heap_caps_malloc(TOTAL_FEATURES * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + if (!csi_window || !inference_input_buf) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to allocate CSI window buffers in PSRAM!"); + return; + } + memset(csi_window, 0, TOTAL_FEATURES * sizeof(float)); + memset(inference_input_buf, 0, TOTAL_FEATURES * sizeof(float)); + + // 2. 初始化 UART 串口外设 + if (init_csi_uart() != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "CSI UART Init failed! System halted."); + return; + } + + // 3. 创建核心任务并绑定CPU + // Pinned to APP_CPU (Core 1) for Neural Network inference (降低栈大小至 4096 words/16KB) + xTaskCreatePinnedToCore( + ai_inference_task, + "ai_inference_task", + 4096, + NULL, + 5, + &ai_task_handle, + 1 + ); + + // Pinned to PRO_CPU (Core 0) for UART IO & State Machine (降低栈大小至 3072 words/12KB) + xTaskCreatePinnedToCore( + csi_uart_rx_task, + "csi_uart_rx_task", + 3072, + NULL, + 6, // 略微调高数据接收任务的优先级，确保串口不阻塞丢帧 + NULL, + 0 + ); +} diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.c b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.c new file mode 100644 index 0000000..7c7f913 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.c @@ -0,0 +1,36845 @@ +/* Automatically generated from quadrant_model.espdl. Do not edit. */ +#include "model_data.h" + +const uint8_t model_espdl[] __attribute__((aligned(16))) = { + 0x45, 0x44, 0x4c, 0x32, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb0, 0xbe, 0x06, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x00, + 0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0a, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x24, 0x00, + 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x18, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x24, 0x00, 0x00, 0x00, 0xec, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x24, 0x00, 0x00, 0x00, 0x5c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x60, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x64, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa0, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x48, 0xe3, 0x04, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0xf0, 0xc0, 0x02, 0x00, + 0x0e, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0xbc, 0x06, 0x00, 0x10, 0xba, 0x06, 0x00, + 0x30, 0xb8, 0x06, 0x00, 0x40, 0xb6, 0x06, 0x00, 0x58, 0xb4, 0x06, 0x00, + 0x78, 0xb3, 0x06, 0x00, 0xbc, 0xb2, 0x06, 0x00, 0xd0, 0xb1, 0x06, 0x00, + 0xe8, 0xaf, 0x06, 0x00, 0x00, 0xaf, 0x06, 0x00, 0x4c, 0xae, 0x06, 0x00, + 0x84, 0xad, 0x06, 0x00, 0xf8, 0xab, 0x06, 0x00, 0x74, 0xaa, 0x06, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x94, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x01, 0x00, 0x00, 0x0f, 0x00, 0x00, 0x00, 0x84, 0xa9, 0x06, 0x00, + 0xd0, 0xa8, 0x06, 0x00, 0x94, 0x88, 0x05, 0x00, 0xe0, 0x87, 0x05, 0x00, + 0xdc, 0xe2, 0x04, 0x00, 0x30, 0xe2, 0x04, 0x00, 0x84, 0xd6, 0x02, 0x00, + 0x50, 0xd5, 0x02, 0x00, 0xc4, 0xd4, 0x02, 0x00, 0xb8, 0xd0, 0x02, 0x00, + 0xd4, 0xc3, 0x02, 0x00, 0x70, 0xc0, 0x02, 0x00, 0x54, 0x2f, 0x00, 0x00, + 0x88, 0x2e, 0x00, 0x00, 0xbc, 0x2d, 0x00, 0x00, 0x0d, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x20, 0x89, 0x05, 0x00, 0x2c, 0xe3, 0x04, 0x00, 0x78, 0xdd, 0x02, 0x00, + 0x14, 0xd7, 0x02, 0x00, 0xe0, 0xd5, 0x02, 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0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x07, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x09, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x64, 0x69, 0x6c, 0x61, 0x74, 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x73, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xd6, 0xff, 0xff, 0xff, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0x4e, 0x4f, 0x54, 0x53, + 0x45, 0x54, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x61, 0x75, 0x74, 0x6f, + 0x5f, 0x70, 0x61, 0x64, 0x00, 0x00, 0x12, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x12, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x52, 0x65, 0x6c, 0x75, + 0x0a, 0x00, 0x00, 0x00, 0x61, 0x63, 0x74, 0x69, 0x76, 0x61, 0x74, 0x69, + 0x6f, 0x6e, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6e, 0x6f, 0x64, 0x65, + 0x5f, 0x43, 0x6f, 0x6e, 0x76, 0x5f, 0x32, 0x36, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x72, 0x65, 0x6c, 0x75, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x34, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x63, 0x6f, 0x6e, 0x76, 0x31, 0x2e, 0x30, 0x2e, + 0x62, 0x69, 0x61, 0x73, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0e, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x63, 0x6f, 0x6e, 0x76, 0x31, 0x2e, 0x30, 0x2e, 0x77, 0x65, 0x69, 0x67, + 0x68, 0x74, 0x00, 0x00, 0x05, 0x00, 0x00, 0x00, 0x69, 0x6e, 0x70, 0x75, + 0x74, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x43, 0x6f, 0x6e, 0x76, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00 +}; + +const unsigned int model_espdl_len = 442048; diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.h b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..f90474b --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/model_data.h @@ -0,0 +1,18 @@ +/* Automatically generated from quadrant_model.espdl. Do not edit. */ +#ifndef MODEL_DATA_H +#define MODEL_DATA_H + +#include + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif + +extern const uint8_t model_espdl[]; +extern const unsigned int model_espdl_len; + +#ifdef __cplusplus +} +#endif + +#endif /* MODEL_DATA_H */ diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.cpp b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.cpp new file mode 100644 index 0000000..164f434 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.cpp @@ -0,0 +1,340 @@ +#include "nn_model.h" +#include "model_data.h" +#include "dl_model_base.hpp" +#include "esp_log.h" +#include "esp_heap_caps.h" +#include +#include + +#define TAG "nn_model" + +// Global model instance kept in memory +static dl::Model *g_model = nullptr; +static dl::TensorBase *g_model_input = nullptr; +static dl::TensorBase *g_model_output = nullptr; + +void nn_model_init(void) +{ + if (g_model != nullptr) { + ESP_LOGW(TAG, "Model already initialized!"); + return; + } + + ESP_LOGI(TAG, "Loading model from memory..."); + // Create the model instance from RODATA + g_model = new dl::Model((const char *)model_espdl, fbs::MODEL_LOCATION_IN_FLASH_RODATA); + + if (!g_model) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to load model!"); + return; + } + ESP_LOGI(TAG, "Model loaded successfully! Size: %u bytes", model_espdl_len); + + // Cache the input and output tensor pointers for fast real-time access + std::map model_inputs = g_model->get_inputs(); + g_model_input = model_inputs.begin()->second; + + std::map model_outputs = g_model->get_outputs(); + g_model_output = model_outputs.begin()->second; + + ESP_LOGI(TAG, "Model cached. Input Exp: %d, Output Exp: %d", + g_model_input->get_exponent(), g_model_output->get_exponent()); +} + +int nn_model_predict(float x, float y) +{ + if (g_model == nullptr || g_model_input == nullptr || g_model_output == nullptr) { + ESP_LOGE(TAG, "Model not initialized!"); + return -1; + } + + int input_exponent = g_model_input->get_exponent(); + + // Quantize inputs: float_val / (2^input_exponent) + int8_t q_x = std::round(x / std::pow(2.0f, input_exponent)); + int8_t q_y = std::round(y / std::pow(2.0f, input_exponent)); + + // Fill input tensor data + int8_t *input_data = (int8_t *)g_model_input->data; + input_data[0] = q_x; + input_data[1] = q_y; + + // Run forward pass + g_model->run(); + + // Read quantized outputs + int8_t *output_data = (int8_t *)g_model_output->data; + + // Find class with the maximum score (argmax) + int max_class = 0; + int8_t max_val = output_data[0]; + for (int c = 1; c < 4; c++) { + if (output_data[c] > max_val) { + max_val = output_data[c]; + max_class = c; + } + } + + return max_class; +} + +#define NUM_FRAMES 50 +#define NUM_SUBCARRIERS 114 +#define FUSION_CHANNELS 228 +#define TOTAL_FEATURES 11400 + +static const float CONST_D = 123452.5f; + +static float get_x_dev(int s) { + return (float)s - 56.5f; +} + +static void unwrap_phase_frame(const float *p_in, float *p_out) { + p_out[0] = p_in[0]; + float cum_shift = 0.0f; + const float inv_two_pi = 1.0f / (2.0f * (float)M_PI); + const float two_pi = 2.0f * (float)M_PI; + + for (int i = 1; i < NUM_SUBCARRIERS; i++) { + float diff = p_in[i] - p_in[i-1]; + float shift = 0.0f; + if (diff > (float)M_PI) { + shift = -two_pi * (int)((diff + (float)M_PI) * inv_two_pi); + } else if (diff < -(float)M_PI) { + shift = two_pi * (int)((-diff + (float)M_PI) * inv_two_pi); + } + cum_shift += shift; + p_out[i] = p_in[i] + cum_shift; + } +} + +void preprocess_csi_fusion(const float *raw_csi, float *out_features) +{ + static float *amp = nullptr; + static float *phase = nullptr; + static float *unwrapped = nullptr; + static float *phase_cal = nullptr; + + if (amp == nullptr) { + amp = (float *)heap_caps_malloc(NUM_FRAMES * NUM_SUBCARRIERS * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + phase = (float *)heap_caps_malloc(NUM_FRAMES * NUM_SUBCARRIERS * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + unwrapped = (float *)heap_caps_malloc(NUM_FRAMES * NUM_SUBCARRIERS * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + phase_cal = (float *)heap_caps_malloc(NUM_FRAMES * NUM_SUBCARRIERS * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + } + + // 1. Extract Amplitude and Phase + for (int t = 0; t < NUM_FRAMES; t++) { + int t_offset = t * NUM_SUBCARRIERS; + int t_fusion_offset = t * FUSION_CHANNELS; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float imag = raw_csi[t_fusion_offset + 2 * s]; + float real = raw_csi[t_fusion_offset + 2 * s + 1]; + + amp[t_offset + s] = sqrtf(real * real + imag * imag); + phase[t_offset + s] = atan2f(imag, real); + } + } + + // 2. Phase Unwrapping and Linear Calibration (Frame by frame) + for (int t = 0; t < NUM_FRAMES; t++) { + float *p_in = &phase[t * NUM_SUBCARRIERS]; + float *p_unwrapped = &unwrapped[t * NUM_SUBCARRIERS]; + float *p_cal = &phase_cal[t * NUM_SUBCARRIERS]; + + unwrap_phase_frame(p_in, p_unwrapped); + + float y_sum = 0.0f; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + y_sum += p_unwrapped[s]; + } + float y_mean = y_sum * (1.0f / (float)NUM_SUBCARRIERS); + + float num_sum = 0.0f; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float y_dev = p_unwrapped[s] - y_mean; + float x_dev = (float)s - 56.5f; + num_sum += y_dev * x_dev; + } + float a = num_sum * (1.0f / CONST_D); + + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float y_dev = p_unwrapped[s] - y_mean; + float x_dev = (float)s - 56.5f; + p_cal[s] = y_dev - a * x_dev; + } + } + + // 3. Standardization (SR-Std) over time dimension and Feature Fusion + const float eps = 2.0f; + + static float amp_mean[NUM_SUBCARRIERS]; + static float phase_mean[NUM_SUBCARRIERS]; + static float amp_var[NUM_SUBCARRIERS]; + static float phase_var[NUM_SUBCARRIERS]; + + memset(amp_mean, 0, sizeof(amp_mean)); + memset(phase_mean, 0, sizeof(phase_mean)); + memset(amp_var, 0, sizeof(amp_var)); + memset(phase_var, 0, sizeof(phase_var)); + + // Sum over time + for (int t = 0; t < NUM_FRAMES; t++) { + int t_offset = t * NUM_SUBCARRIERS; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + amp_mean[s] += amp[t_offset + s]; + phase_mean[s] += phase_cal[t_offset + s]; + } + } + + // Compute means + const float inv_num_frames = 1.0f / (float)NUM_FRAMES; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + amp_mean[s] *= inv_num_frames; + phase_mean[s] *= inv_num_frames; + } + + // Sum variance + for (int t = 0; t < NUM_FRAMES; t++) { + int t_offset = t * NUM_SUBCARRIERS; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float amp_diff = amp[t_offset + s] - amp_mean[s]; + amp_var[s] += amp_diff * amp_diff; + + float phase_diff = phase_cal[t_offset + s] - phase_mean[s]; + phase_var[s] += phase_diff * phase_diff; + } + } + + // Compute std and scales (reciprocals) + static float amp_scale[NUM_SUBCARRIERS]; + static float phase_scale[NUM_SUBCARRIERS]; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float amp_std = sqrtf(amp_var[s] * inv_num_frames); + float phase_std = sqrtf(phase_var[s] * inv_num_frames); + amp_scale[s] = 1.0f / (amp_std + eps); + phase_scale[s] = 1.0f / (phase_std + eps); + } + + // Normalize and fuse (sequential access, cache friendly, multiplication only) + for (int t = 0; t < NUM_FRAMES; t++) { + int t_offset_in = t * NUM_SUBCARRIERS; + int t_offset_out = t * FUSION_CHANNELS; + for (int s = 0; s < NUM_SUBCARRIERS; s++) { + float norm_amp = (amp[t_offset_in + s] - amp_mean[s]) * amp_scale[s]; + float norm_phase = (phase_cal[t_offset_in + s] - phase_mean[s]) * phase_scale[s]; + + out_features[t_offset_out + s] = norm_amp; + out_features[t_offset_out + s + NUM_SUBCARRIERS] = norm_phase; + } + } +} + +int nn_model_predict_cnn(float *raw_csi) +{ + if (g_model == nullptr || g_model_input == nullptr || g_model_output == nullptr) { + ESP_LOGE(TAG, "Model not initialized!"); + return -1; + } + + static float *preprocessed_features = nullptr; + if (preprocessed_features == nullptr) { + preprocessed_features = (float *)heap_caps_malloc(TOTAL_FEATURES * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + } + + // Perform on-board preprocessing (combining amplitude/phase extraction, calibration, standardization) + preprocess_csi_fusion(raw_csi, preprocessed_features); + + int input_exponent = g_model_input->get_exponent(); + float inv_scale = 1.0f / std::pow(2.0f, input_exponent); + + int8_t *input_data = (int8_t *)g_model_input->data; + + // Quantize 11400 features into the input tensor using fast multiplication + for (int i = 0; i < TOTAL_FEATURES; i++) { + float q_val = std::round(preprocessed_features[i] * inv_scale); + int32_t qi = (int32_t)q_val; + if (qi > 127) qi = 127; + else if (qi < -128) qi = -128; + input_data[i] = (int8_t)qi; + } + + // Run forward pass + g_model->run(); + + // Read output tensor data + int8_t *output_data = (int8_t *)g_model_output->data; + + // Find class with the maximum score (argmax among 4 classes) + int max_class = 0; + int8_t max_val = output_data[0]; + for (int c = 1; c < 4; c++) { + if (output_data[c] > max_val) { + max_val = output_data[c]; + max_class = c; + } + } + + return max_class; +} + +int nn_model_predict_cnn_with_probs(float *raw_csi, float *out_probs) +{ + if (g_model == nullptr || g_model_input == nullptr || g_model_output == nullptr) { + ESP_LOGE(TAG, "Model not initialized!"); + return -1; + } + + static float *preprocessed_features = nullptr; + if (preprocessed_features == nullptr) { + preprocessed_features = (float *)heap_caps_malloc(TOTAL_FEATURES * sizeof(float), MALLOC_CAP_SPIRAM); + } + + // Perform on-board preprocessing + preprocess_csi_fusion(raw_csi, preprocessed_features); + + int input_exponent = g_model_input->get_exponent(); + float inv_scale = 1.0f / std::pow(2.0f, input_exponent); + + int8_t *input_data = (int8_t *)g_model_input->data; + + // Quantize features using fast multiplication + for (int i = 0; i < TOTAL_FEATURES; i++) { + float q_val = std::round(preprocessed_features[i] * inv_scale); + int32_t qi = (int32_t)q_val; + if (qi > 127) qi = 127; + else if (qi < -128) qi = -128; + input_data[i] = (int8_t)qi; + } + + // Run forward pass + g_model->run(); + + // Read output tensor data + int8_t *output_data = (int8_t *)g_model_output->data; + int output_exponent = g_model_output->get_exponent(); + float output_scale = std::pow(2.0f, output_exponent); + + // Calculate Softmax probabilities + float sum_exp = 0.0f; + float float_logits[4]; + for (int c = 0; c < 4; c++) { + float_logits[c] = (float)output_data[c] * output_scale; + sum_exp += expf(float_logits[c]); + } + for (int c = 0; c < 4; c++) { + out_probs[c] = expf(float_logits[c]) / sum_exp; + } + + // Find class with the maximum score + int max_class = 0; + float max_prob = out_probs[0]; + for (int c = 1; c < 4; c++) { + if (out_probs[c] > max_prob) { + max_prob = out_probs[c]; + max_class = c; + } + } + + return max_class; +} + diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.h b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.h new file mode 100644 index 0000000..428645e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/nn_model.h @@ -0,0 +1,43 @@ +#ifndef NN_MODEL_H +#define NN_MODEL_H + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif + +/** + * @brief Initialize the quadrant classifier model (loads model into memory) + */ +void nn_model_init(void); + +/** + * @brief Run inference on a coordinate pair (x, y) + * + * @param x X-coordinate value + * @param y Y-coordinate value + * @return int Predicted quadrant class (0-3), or -1 on error + */ +int nn_model_predict(float x, float y); + +/** + * @brief Run inference on preprocessed 1D-CNN features + * + * @param input_features Pointer to 11400 floats (50 time steps * 228 features) + * @return int Predicted class (0: wave/cut, 1: grip, 2: circle/draw_o, 3: unknown), or -1 on error + */ +int nn_model_predict_cnn(float *input_features); + +/** + * @brief Run inference on preprocessed 1D-CNN features and output class probabilities + * + * @param input_features Pointer to 11400 floats (50 time steps * 228 features) + * @param out_probs Pointer to float array of size 4 to output probabilities + * @return int Predicted class (0: wave/cut, 1: grip, 2: circle/draw_o, 3: unknown), or -1 on error + */ +int nn_model_predict_cnn_with_probs(float *input_features, float *out_probs); + +#ifdef __cplusplus +} +#endif + +#endif // NN_MODEL_H diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_model.c b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_model.c new file mode 100644 index 0000000..eb146cf --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_model.c @@ -0,0 +1,300 @@ +//模型测试的例程 + +#include +#include +#include "freertos/FreeRTOS.h" +#include "freertos/task.h" +#include "freertos/queue.h" +#include "driver/uart.h" +#include "esp_log.h" +#include "esp_timer.h" +#include "esp_heap_caps.h" +#include "nn_model.h" + +#define TAG "main" + +// UART Configuration +#define EX_UART_NUM UART_NUM_0 +#define TXD_PIN UART_PIN_NO_CHANGE +#define RXD_PIN UART_PIN_NO_CHANGE +#define RX_BUF_SIZE 2048 + +static QueueHandle_t coord_queue = NULL; + +#define NUM_BUFFERS 3 +static float *csi_buffers[NUM_BUFFERS] = {NULL}; +static bool csi_buffer_busy[NUM_BUFFERS] = {false}; +static portMUX_TYPE buffer_mux = portMUX_INITIALIZER_UNLOCKED; + +static float *get_free_csi_buffer(void) { + float *buf = NULL; + portENTER_CRITICAL(&buffer_mux); + for (int i = 0; i < NUM_BUFFERS; i++) { + if (!csi_buffer_busy[i]) { + csi_buffer_busy[i] = true; + buf = csi_buffers[i]; + break; + } + } + portEXIT_CRITICAL(&buffer_mux); + return buf; +} + +static void release_csi_buffer(float *buf) { + if (!buf) return; + portENTER_CRITICAL(&buffer_mux); + for (int i = 0; i < NUM_BUFFERS; i++) { + if (csi_buffers[i] == buf) { + csi_buffer_busy[i] = false; + break; + } + } + portEXIT_CRITICAL(&buffer_mux); +} + +typedef enum { + STATE_WAIT_HEADER_0, + STATE_WAIT_HEADER_1, + STATE_WAIT_HEADER_2, + STATE_WAIT_HEADER_3, + STATE_WAIT_LENGTH_0, + STATE_WAIT_LENGTH_1, + STATE_WAIT_LENGTH_2, + STATE_WAIT_LENGTH_3, + STATE_READ_PAYLOAD, + STATE_DISCARD_PAYLOAD, + STATE_WAIT_CHECKSUM_0, + STATE_WAIT_CHECKSUM_1, + STATE_WAIT_CHECKSUM_2, + STATE_WAIT_CHECKSUM_3, +} parse_state_t; + +// Core 0 Task: UART Coordinate Receiver (Binary framing protocol parser) +static void uart_recv_test_task(void *pvParameters) +{ + ESP_LOGI(TAG, "Starting UART Receive Task on Core %d...", xPortGetCoreID()); + + // Configure UART parameters + uart_config_t uart_config = { + .baud_rate = 921600, + .data_bits = UART_DATA_8_BITS, + .parity = UART_PARITY_DISABLE, + .stop_bits = UART_STOP_BITS_1, + .flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE, + .source_clk = UART_SCLK_DEFAULT, + }; + + ESP_ERROR_CHECK(uart_driver_install(EX_UART_NUM, RX_BUF_SIZE * 4, 0, 0, NULL, 0)); + ESP_ERROR_CHECK(uart_param_config(EX_UART_NUM, &uart_config)); + ESP_ERROR_CHECK(uart_set_pin(EX_UART_NUM, TXD_PIN, RXD_PIN, UART_PIN_NO_CHANGE, UART_PIN_NO_CHANGE)); + + uint8_t *temp_rx_buf = (uint8_t *)malloc(RX_BUF_SIZE); + if (!temp_rx_buf) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to allocate temp RX buffer!"); + vTaskDelete(NULL); + return; + } + + parse_state_t state = STATE_WAIT_HEADER_0; + uint32_t payload_len = 0; + uint32_t bytes_read = 0; + uint8_t *payload_buf = NULL; + uint32_t calc_checksum = 0; + uint32_t recv_checksum = 0; + + while (1) { + // Read chunks from the UART + int read_len = uart_read_bytes(EX_UART_NUM, temp_rx_buf, RX_BUF_SIZE, pdMS_TO_TICKS(10)); + for (int i = 0; i < read_len; i++) { + uint8_t byte = temp_rx_buf[i]; + + switch (state) { + case STATE_WAIT_HEADER_0: + if (byte == 0xAA) state = STATE_WAIT_HEADER_1; + break; + case STATE_WAIT_HEADER_1: + if (byte == 0xBB) state = STATE_WAIT_HEADER_2; + else state = (byte == 0xAA) ? STATE_WAIT_HEADER_1 : STATE_WAIT_HEADER_0; + break; + case STATE_WAIT_HEADER_2: + if (byte == 0xCC) state = STATE_WAIT_HEADER_3; + else state = (byte == 0xAA) ? STATE_WAIT_HEADER_1 : STATE_WAIT_HEADER_0; + break; + case STATE_WAIT_HEADER_3: + if (byte == 0xDD) { + state = STATE_WAIT_LENGTH_0; + payload_len = 0; + } else { + state = (byte == 0xAA) ? STATE_WAIT_HEADER_1 : STATE_WAIT_HEADER_0; + } + break; + case STATE_WAIT_LENGTH_0: + payload_len = (uint32_t)byte; + state = STATE_WAIT_LENGTH_1; + break; + case STATE_WAIT_LENGTH_1: + payload_len |= ((uint32_t)byte << 8); + state = STATE_WAIT_LENGTH_2; + break; + case STATE_WAIT_LENGTH_2: + payload_len |= ((uint32_t)byte << 16); + state = STATE_WAIT_LENGTH_3; + break; + case STATE_WAIT_LENGTH_3: + payload_len |= ((uint32_t)byte << 24); + + // Validate payload length: must be exactly 45600 bytes + if (payload_len == 45600) { + payload_buf = (uint8_t *)get_free_csi_buffer(); + if (payload_buf == NULL) { + ESP_LOGW(TAG, "No free CSI buffer! Dropping packet."); + bytes_read = 0; + state = STATE_DISCARD_PAYLOAD; + } else { + bytes_read = 0; + calc_checksum = 0; + state = STATE_READ_PAYLOAD; + } + } else { + ESP_LOGE(TAG, "Invalid length: %u (expected 45600)", payload_len); + state = STATE_WAIT_HEADER_0; + } + break; + case STATE_READ_PAYLOAD: + payload_buf[bytes_read++] = byte; + calc_checksum += byte; + if (bytes_read >= payload_len) { + state = STATE_WAIT_CHECKSUM_0; + recv_checksum = 0; + } + break; + case STATE_DISCARD_PAYLOAD: + bytes_read++; + // Discard payload + 4 bytes checksum + if (bytes_read >= payload_len + 4) { + state = STATE_WAIT_HEADER_0; + } + break; + case STATE_WAIT_CHECKSUM_0: + recv_checksum = (uint32_t)byte; + state = STATE_WAIT_CHECKSUM_1; + break; + case STATE_WAIT_CHECKSUM_1: + recv_checksum |= ((uint32_t)byte << 8); + state = STATE_WAIT_CHECKSUM_2; + break; + case STATE_WAIT_CHECKSUM_2: + recv_checksum |= ((uint32_t)byte << 16); + state = STATE_WAIT_CHECKSUM_3; + break; + case STATE_WAIT_CHECKSUM_3: + recv_checksum |= ((uint32_t)byte << 24); + + if (recv_checksum == calc_checksum) { + ESP_LOGI(TAG, "Valid CSI packet received. Pushing to Queue..."); + if (xQueueSend(coord_queue, &payload_buf, pdMS_TO_TICKS(100)) != pdPASS) { + ESP_LOGW(TAG, "Queue full! Dropping packet."); + release_csi_buffer((float *)payload_buf); + } + } else { + ESP_LOGE(TAG, "Checksum failed! Calc: 0x%08X, Recv: 0x%08X", calc_checksum, recv_checksum); + release_csi_buffer((float *)payload_buf); + } + payload_buf = NULL; + state = STATE_WAIT_HEADER_0; + break; + } + } + } + free(temp_rx_buf); + vTaskDelete(NULL); +} + + +static void uart_recv_task(void *pvParameters){ + +} + +// Core 1 Task: AI Model Inference +static void ai_inference_task(void *pvParameters) +{ + ESP_LOGI(TAG, "Starting AI Inference Task on Core %d...", xPortGetCoreID()); + float *input_features = NULL; + + const char *gesture_names[] = { + "挥手 (Wave/Cut)", + "抓握 (Grip)", + "画圈 (Circle/Draw_o)", + "未知 (Unknown)" + }; + + while (1) { + // Block indefinitely until coordinates are received + if (xQueueReceive(coord_queue, &input_features, portMAX_DELAY) == pdPASS) { + ESP_LOGI(TAG, "Core 1 dequeued sample. Executing CNN inference..."); + + // Measure execution time + int64_t start = esp_timer_get_time(); + int pred_class = nn_model_predict_cnn(input_features); + int64_t end = esp_timer_get_time(); + + if (pred_class >= 0 && pred_class < 4) { + ESP_LOGI(TAG, ">> Inference Result: %s (Time taken: %lld us)", + gesture_names[pred_class], (end - start)); + } else { + ESP_LOGE(TAG, "Inference failed with code: %d", pred_class); + } + + // Free memory back to the buffer pool + release_csi_buffer(input_features); + } + } + vTaskDelete(NULL); +} + +void app_main(void) +{ + ESP_LOGI(TAG, "Starting Dual-Core Parallel Scenario with 1D-CNN Model..."); + + // Initialize neural network model + nn_model_init(); + + // Allocate CSI buffer pool in internal SRAM + for (int i = 0; i < NUM_BUFFERS; i++) { + csi_buffers[i] = (float *)heap_caps_malloc(11400 * sizeof(float), MALLOC_CAP_INTERNAL | MALLOC_CAP_8BIT); + if (!csi_buffers[i]) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to allocate CSI buffer %d in internal SRAM!", i); + return; + } + } + + // 2. Create FreeRTOS Queue for core-to-core pointer communication + coord_queue = xQueueCreate(5, sizeof(float *)); + if (coord_queue == NULL) { + ESP_LOGE(TAG, "Failed to create queue!"); + return; + } + + // 3. Create core-pinned tasks + // Pinned to Core 0 (PRO_CPU) for UART IO + xTaskCreatePinnedToCore( + uart_recv_test_task, + "uart_recv_test_task", + 4096, + NULL, + 5, + NULL, + 0 + ); + + // Pinned to Core 1 (APP_CPU) for heavy neural network calculations + xTaskCreatePinnedToCore( + ai_inference_task, + "ai_inference_task", + 8192, + NULL, + 5, + NULL, + 1 + ); +} \ No newline at end of file diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_uart_fps.c b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_uart_fps.c new file mode 100644 index 0000000..d1f355f --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/test_uart_fps.c @@ -0,0 +1,219 @@ +#include +#include +#include +#include +#include + +#include "driver/uart.h" +#include "driver/gpio.h" +#include "esp_log.h" +#include "freertos/FreeRTOS.h" +#include "freertos/task.h" + +static const char *TAG = "csi_receiver"; + +// ==================== 1. 串口配置参数 ==================== +#define CSI_UART_NUM UART_NUM_1 +#define CSI_UART_RX_GPIO GPIO_NUM_21 +#define CSI_UART_TX_GPIO GPIO_NUM_22 +#define CSI_UART_BAUD_RATE 921600 +#define CSI_UART_RX_BUFFER_SIZE (16 * 1024) + +// ==================== 2. 数据协议帧定义 ==================== +static const uint8_t CSI_FRAME_MAGIC[4] = {'C', 'S', 'I', '1'}; +#define CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN 1024 +#define CSI_FRAME_HEADER_SIZE 10 +#define CSI_FRAME_CHECKSUM_SIZE 2 + +// ==================== 3. 辅助转换函数 ==================== +static uint16_t read_le16(const uint8_t *src) +{ + return ((uint16_t)src[0]) | (((uint16_t)src[1]) << 8); +} + +static uint32_t read_le32(const uint8_t *src) +{ + return ((uint32_t)src[0]) | + (((uint32_t)src[1]) << 8) | + (((uint32_t)src[2]) << 16) | + (((uint32_t)src[3]) << 24); +} + +// ==================== 4. 驱动与接收逻辑 ==================== + +/** + * @brief 初始化接收端 UART 驱动 + */ +static esp_err_t init_csi_uart(void) +{ + const uart_config_t uart_config = { + .baud_rate = CSI_UART_BAUD_RATE, + .data_bits = UART_DATA_8_BITS, + .parity = UART_PARITY_DISABLE, + .stop_bits = UART_STOP_BITS_1, + .flow_ctrl = UART_HW_FLOWCTRL_DISABLE, + .rx_flow_ctrl_thresh = 0, + .source_clk = UART_SCLK_DEFAULT, + }; + + esp_err_t ret = uart_driver_install(CSI_UART_NUM, CSI_UART_RX_BUFFER_SIZE, 0, 0, NULL, 0); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to install CSI UART driver: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ret = uart_param_config(CSI_UART_NUM, &uart_config); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to configure CSI UART: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ret = uart_set_pin(CSI_UART_NUM, + CSI_UART_TX_GPIO, + CSI_UART_RX_GPIO, + UART_PIN_NO_CHANGE, + UART_PIN_NO_CHANGE); + if (ret != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "failed to set CSI UART pins: %s", esp_err_to_name(ret)); + return ret; + } + + ESP_LOGI(TAG, + "CSI UART%d initialized: RX GPIO%d, TX GPIO%d, baud=%d", + CSI_UART_NUM, + CSI_UART_RX_GPIO, + CSI_UART_TX_GPIO, + CSI_UART_BAUD_RATE); + return ESP_OK; +} + +/** + * @brief 阻塞读取精确长度的串口数据 + */ +static bool uart_read_exact(uint8_t *dst, size_t len) +{ + size_t received = 0; + while (received < len) { + const int ret = uart_read_bytes(CSI_UART_NUM, + dst + received, + len - received, + pdMS_TO_TICKS(1000)); + if (ret < 0) { + ESP_LOGE(TAG, "CSI UART read failed"); + return false; + } + received += (size_t)ret; + } + return true; +} + +/** + * @brief 从串口读取并校验一帧 CSI 数据 + */ +static bool read_csi_frame(uint32_t *seq, int8_t *raw_payload, size_t *raw_len) +{ + uint8_t frame_header[CSI_FRAME_HEADER_SIZE] = {0}; + size_t matched = 0; + + // 1. 同步魔数 + while (matched < sizeof(CSI_FRAME_MAGIC)) { + uint8_t byte = 0; + if (!uart_read_exact(&byte, 1)) { + return false; + } + + if (byte == CSI_FRAME_MAGIC[matched]) { + frame_header[matched++] = byte; + } else { + matched = (byte == CSI_FRAME_MAGIC[0]) ? 1 : 0; + if (matched == 1) { + frame_header[0] = byte; + } + } + } + + // 2. 读取头部剩余 6 字节 + if (!uart_read_exact(frame_header + sizeof(CSI_FRAME_MAGIC), + CSI_FRAME_HEADER_SIZE - sizeof(CSI_FRAME_MAGIC))) { + return false; + } + + // 3. 读取长度并检查 + const uint16_t len = read_le16(&frame_header[8]); + if (len == 0 || len > CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN) { + ESP_LOGW(TAG, "invalid raw_len=%u (max=%u)", len, CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN); + return false; + } + + // 4. 读取载荷数据 + if (!uart_read_exact((uint8_t *)raw_payload, len)) { + return false; + } + + // 5. 读取 2 字节校验和 + uint8_t checksum_bytes[CSI_FRAME_CHECKSUM_SIZE] = {0}; + if (!uart_read_exact(checksum_bytes, sizeof(checksum_bytes))) { + return false; + } + + // 6. 校验数据 + uint32_t sum = 0; + for (size_t i = 0; i < CSI_FRAME_HEADER_SIZE; ++i) { + sum += frame_header[i]; + } + for (size_t i = 0; i < len; ++i) { + sum += (uint8_t)raw_payload[i]; + } + const uint16_t expected = read_le16(checksum_bytes); + const uint16_t actual = (uint16_t)(sum & 0xffff); + if (expected != actual) { + ESP_LOGW(TAG, "checksum failed: expected=0x%04x actual=0x%04x", expected, actual); + return false; + } + + *seq = read_le32(&frame_header[4]); + *raw_len = len; + return true; +} + +// ==================== 5. 主函数入口 ==================== +void app_main(void) +{ + ESP_LOGI(TAG, "======= CSI UART Receiver Startup ======="); + + // 1. 初始化 UART 串口外设 + if (init_csi_uart() != ESP_OK) { + ESP_LOGE(TAG, "CSI UART Init failed! System halted."); + return; + } + + // 用于暂存接收到的每一帧载荷的缓冲区 + int8_t csi_raw_payload[CSI_FRAME_MAX_RAW_LEN] = {0}; + uint32_t seq = 0; + size_t raw_len = 0; + + ESP_LOGI(TAG, "Listening for incoming CSI frames..."); + + TickType_t last_tick = xTaskGetTickCount(); + uint32_t frame_count = 0; + + // 2. 主循环：不断接收串口数据并输出 + while (true) { + if (read_csi_frame(&seq, csi_raw_payload, &raw_len)) { + // 接收成功，累加帧数统计 + frame_count++; + } + + TickType_t current_tick = xTaskGetTickCount(); + if ((current_tick - last_tick) >= pdMS_TO_TICKS(1000)) { + float elapsed_sec = (float)(current_tick - last_tick) / configTICK_RATE_HZ; + float fps = (float)frame_count / elapsed_sec; + ESP_LOGI(TAG, "CSI RX FPS: %.2f (received %" PRIu32 " frames in %.2f s)", fps, frame_count, elapsed_sec); + frame_count = 0; + last_tick = current_tick; + } + + // 适当避让，防止看门狗复位（如果串口没有数据，uart_read_bytes 会阻塞，这里有防备性延时） + vTaskDelay(pdMS_TO_TICKS(1)); + } +} diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.c b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.c new file mode 100644 index 0000000..c453477 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.c @@ -0,0 +1,85 @@ +#include "wifi_manager.h" +#include +#include "esp_err.h" +#include "esp_event.h" +#include "esp_log.h" +#include "esp_log_level.h" +#include "esp_netif.h" +#include "esp_netif_types.h" +#include "esp_wifi_default.h" +#include "esp_wifi_types_generic.h" +#include "freertos/FreeRTOS.h" +#include "freertos/event_groups.h" +#include "esp_wifi.h" +#include "nvs_flash.h" + +#define WIFI_SSID "459" +#define WIFI_PASSWORD "12345678" +#define TAG "wifi_manager" + +static EventGroupHandle_t wifi_event_group; +static uint8_t WIFI_AUTO_RECONNECT_ENABLED = 0; + +static void wifi_event_handler_STA(void *arg, esp_event_base_t event_base, int32_t event_id, void *event_data) { + if (event_base == WIFI_EVENT) { + switch (event_id) { + case WIFI_EVENT_STA_START: + ESP_LOGI(TAG, "WiFi驱动就绪"); + break; + case WIFI_EVENT_STA_CONNECTED: + ESP_LOGI(TAG, "已连接到热点"); + break; + case WIFI_EVENT_STA_DISCONNECTED: + ESP_LOGW(TAG, "热点断开, 尝试重连..."); + WIFI_AUTO_RECONNECT_ENABLED = 1; + // Try to reconnect + esp_wifi_connect(); + break; + } + } else if (event_base == IP_EVENT && event_id == IP_EVENT_STA_GOT_IP) { + ip_event_got_ip_t *event = (ip_event_got_ip_t*) event_data; + ESP_LOGI(TAG, "成功获取IP:" IPSTR, IP2STR(&event->ip_info.ip)); + } +} + +void wifi_manager_init(void) { + // 1. Initialize NVS (essential for Wi-Fi storage) + esp_err_t ret = nvs_flash_init(); + if (ret == ESP_ERR_NVS_NO_FREE_PAGES || ret == ESP_ERR_NVS_NEW_VERSION_FOUND) { + ESP_ERROR_CHECK(nvs_flash_erase()); + ret = nvs_flash_init(); + } + ESP_ERROR_CHECK(ret); + + ESP_LOGI(TAG, "Initializing Wi-Fi STA Mode..."); + + wifi_event_group = xEventGroupCreate(); + + ESP_ERROR_CHECK(esp_netif_init()); + ESP_ERROR_CHECK(esp_event_loop_create_default()); + esp_netif_create_default_wifi_sta(); + + wifi_init_config_t cfg = WIFI_INIT_CONFIG_DEFAULT(); + ESP_ERROR_CHECK(esp_wifi_init(&cfg)); + ESP_LOGI(TAG, "wifi init successful"); + + esp_event_handler_instance_t wifi_event_handle, ip_event_handle; + ESP_ERROR_CHECK(esp_event_handler_instance_register(WIFI_EVENT, ESP_EVENT_ANY_ID, &wifi_event_handler_STA, NULL, &wifi_event_handle)); + ESP_ERROR_CHECK(esp_event_handler_instance_register(IP_EVENT, IP_EVENT_STA_GOT_IP, &wifi_event_handler_STA, NULL, &ip_event_handle)); + + wifi_config_t wifi_config = { + .sta = { + .ssid = WIFI_SSID, + .password = WIFI_PASSWORD, + }, + }; + + ESP_ERROR_CHECK(esp_wifi_set_mode(WIFI_MODE_STA)); + ESP_ERROR_CHECK(esp_wifi_set_config(ESP_IF_WIFI_STA, &wifi_config)); + + if (esp_wifi_start() == ESP_OK) { + ESP_LOGI(TAG, "wifi start successful"); + } + + esp_wifi_connect(); +} diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.h b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.h new file mode 100644 index 0000000..fba5893 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/main/wifi_manager.h @@ -0,0 +1,20 @@ +#ifndef WIFI_MANAGER_H +#define WIFI_MANAGER_H + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif + +/** + * @brief Initialize and connect Wi-Fi in Station mode + * + * Automatically handles NVS flash initialization, event loops, netif, + * and remote Wi-Fi configuration. + */ +void wifi_manager_init(void); + +#ifdef __cplusplus +} +#endif + +#endif // WIFI_MANAGER_H diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/partitions.csv b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/partitions.csv new file mode 100644 index 0000000..ef46e83 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/partitions.csv @@ -0,0 +1,5 @@ +# Espressif ESP-IDF Partition Table +# Name, Type, SubType, Offset, Size, Flags +nvs, data, nvs, , 0x6000, +phy_init, data, phy, , 0x1000, +factory, app, factory, , 0x300000, diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/sdkconfig b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/sdkconfig new file mode 100644 index 0000000..8a17a2e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/sdkconfig @@ -0,0 +1,2990 @@ +# +# Automatically generated file. DO NOT EDIT. +# Espressif IoT Development Framework (ESP-IDF) 5.5.3 Project Configuration +# +CONFIG_SOC_ADC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ANA_CMPR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DEDICATED_GPIO_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_UART_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_UHCI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_AHB_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_AXI_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DW_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DMA2D_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GPTIMER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PCNT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_CAM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_I80_LCD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_RGB_LCD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MIPI_CSI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MIPI_DSI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MCPWM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_TWAI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ETM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PARLIO_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ASYNC_MEMCPY_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_EMAC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_USB_OTG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_WIRELESS_HOST_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_USB_SERIAL_JTAG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_TEMP_SENSOR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SUPPORTS_SECURE_DL_MODE=y +CONFIG_SOC_ULP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_CORE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_EFUSE_KEY_PURPOSE_FIELD=y +CONFIG_SOC_EFUSE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RTC_FAST_MEM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RTC_MEM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RMT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SDM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GPSPI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LEDC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SYSTIMER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MPI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SHA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_HMAC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DIG_SIGN_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ECC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ECC_EXTENDED_MODES_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_FLASH_ENC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SECURE_BOOT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_BOD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_VBAT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_APM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PMU_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PMU_PVT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PVT_EN_WITH_SLEEP=y +CONFIG_SOC_PVT_RETENTION_BY_REGDMA=y +CONFIG_SOC_DCDC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PAU_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_TIMER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ULP_LP_UART_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_GPIO_MATRIX_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_PERIPHERALS_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_I2C_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_I2S_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_SPI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_ADC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LP_VAD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SPIRAM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PSRAM_DMA_CAPABLE=y +CONFIG_SOC_SDMMC_HOST_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_CLK_TREE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ASSIST_DEBUG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DEBUG_PROBE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_WDT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SPI_FLASH_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_TOUCH_SENSOR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RNG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GP_LDO_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PPA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LIGHT_SLEEP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DEEP_SLEEP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_BITSCRAMBLER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SIMD_INSTRUCTION_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_I3C_MASTER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_XTAL_SUPPORT_40M=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORT_DMA=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORT_GCM=y +CONFIG_SOC_AES_GDMA=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORT_AES_128=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORT_AES_256=y +CONFIG_SOC_AES_SUPPORT_PSEUDO_ROUND_FUNCTION=y +CONFIG_SOC_ADC_RTC_CTRL_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_DIG_CTRL_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_DMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_PERIPH_NUM=2 +CONFIG_SOC_ADC_MAX_CHANNEL_NUM=8 +CONFIG_SOC_ADC_ATTEN_NUM=4 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_CONTROLLER_NUM=2 +CONFIG_SOC_ADC_PATT_LEN_MAX=16 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_MAX_BITWIDTH=12 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_MIN_BITWIDTH=12 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_IIR_FILTER_NUM=2 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_MONITOR_NUM=2 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_RESULT_BYTES=4 +CONFIG_SOC_ADC_DIGI_DATA_BYTES_PER_CONV=4 +CONFIG_SOC_ADC_SAMPLE_FREQ_THRES_HIGH=83333 +CONFIG_SOC_ADC_SAMPLE_FREQ_THRES_LOW=611 +CONFIG_SOC_ADC_RTC_MIN_BITWIDTH=12 +CONFIG_SOC_ADC_RTC_MAX_BITWIDTH=12 +CONFIG_SOC_ADC_CALIBRATION_V1_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_SELF_HW_CALI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_CALIB_CHAN_COMPENS_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ADC_SHARED_POWER=y +CONFIG_SOC_BROWNOUT_RESET_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_SHARED_IDCACHE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_CACHE_WRITEBACK_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_CACHE_FREEZE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_CACHE_INTERNAL_MEM_VIA_L1CACHE=y +CONFIG_SOC_CPU_CORES_NUM=2 +CONFIG_SOC_CPU_INTR_NUM=32 +CONFIG_SOC_CPU_HAS_FLEXIBLE_INTC=y +CONFIG_SOC_INT_CLIC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_INT_HW_NESTED_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_BRANCH_PREDICTOR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_CPU_COPROC_NUM=3 +CONFIG_SOC_CPU_HAS_FPU=y +CONFIG_SOC_CPU_HAS_FPU_EXT_ILL_BUG=y +CONFIG_SOC_CPU_HAS_HWLOOP=y +CONFIG_SOC_CPU_HAS_HWLOOP_STATE_BUG=y +CONFIG_SOC_CPU_HAS_PIE=y +CONFIG_SOC_HP_CPU_HAS_MULTIPLE_CORES=y +CONFIG_SOC_CPU_BREAKPOINTS_NUM=3 +CONFIG_SOC_CPU_WATCHPOINTS_NUM=3 +CONFIG_SOC_CPU_WATCHPOINT_MAX_REGION_SIZE=0x100 +CONFIG_SOC_CPU_HAS_PMA=y +CONFIG_SOC_CPU_IDRAM_SPLIT_USING_PMP=y +CONFIG_SOC_CPU_PMP_REGION_GRANULARITY=128 +CONFIG_SOC_CPU_HAS_LOCKUP_RESET=y +CONFIG_SOC_SIMD_PREFERRED_DATA_ALIGNMENT=16 +CONFIG_SOC_DS_SIGNATURE_MAX_BIT_LEN=4096 +CONFIG_SOC_DS_KEY_PARAM_MD_IV_LENGTH=16 +CONFIG_SOC_DS_KEY_CHECK_MAX_WAIT_US=1100 +CONFIG_SOC_DMA_CAN_ACCESS_FLASH=y +CONFIG_SOC_AHB_GDMA_VERSION=2 +CONFIG_SOC_GDMA_SUPPORT_CRC=y +CONFIG_SOC_GDMA_NUM_GROUPS_MAX=2 +CONFIG_SOC_GDMA_PAIRS_PER_GROUP_MAX=3 +CONFIG_SOC_AHB_GDMA_SUPPORT_PSRAM=y +CONFIG_SOC_AXI_GDMA_SUPPORT_PSRAM=y +CONFIG_SOC_GDMA_SUPPORT_ETM=y +CONFIG_SOC_GDMA_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_GDMA_EXT_MEM_ENC_ALIGNMENT=16 +CONFIG_SOC_DMA2D_GROUPS=1 +CONFIG_SOC_DMA2D_TX_CHANNELS_PER_GROUP=4 +CONFIG_SOC_DMA2D_RX_CHANNELS_PER_GROUP=3 +CONFIG_SOC_ETM_GROUPS=1 +CONFIG_SOC_ETM_CHANNELS_PER_GROUP=50 +CONFIG_SOC_ETM_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_GPIO_PORT=1 +CONFIG_SOC_GPIO_PIN_COUNT=55 +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_PIN_GLITCH_FILTER=y +CONFIG_SOC_GPIO_FLEX_GLITCH_FILTER_NUM=8 +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_PIN_HYS_FILTER=y +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_ETM=y +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_RTC_INDEPENDENT=y +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_DEEPSLEEP_WAKEUP=y +CONFIG_SOC_LP_IO_HAS_INDEPENDENT_WAKEUP_SOURCE=y +CONFIG_SOC_LP_IO_CLOCK_IS_INDEPENDENT=y +CONFIG_SOC_GPIO_VALID_GPIO_MASK=0x007FFFFFFFFFFFFF +CONFIG_SOC_GPIO_IN_RANGE_MAX=54 +CONFIG_SOC_GPIO_OUT_RANGE_MAX=54 +CONFIG_SOC_GPIO_DEEP_SLEEP_WAKE_VALID_GPIO_MASK=0 +CONFIG_SOC_GPIO_DEEP_SLEEP_WAKE_SUPPORTED_PIN_CNT=16 +CONFIG_SOC_GPIO_VALID_DIGITAL_IO_PAD_MASK=0x007FFFFFFFFF0000 +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_FORCE_HOLD=y +CONFIG_SOC_GPIO_SUPPORT_HOLD_SINGLE_IO_IN_DSLP=y +CONFIG_SOC_GPIO_CLOCKOUT_BY_GPIO_MATRIX=y +CONFIG_SOC_GPIO_CLOCKOUT_CHANNEL_NUM=2 +CONFIG_SOC_CLOCKOUT_SUPPORT_CHANNEL_DIVIDER=y +CONFIG_SOC_DEBUG_PROBE_NUM_UNIT=1 +CONFIG_SOC_DEBUG_PROBE_MAX_OUTPUT_WIDTH=16 +CONFIG_SOC_RTCIO_PIN_COUNT=16 +CONFIG_SOC_RTCIO_INPUT_OUTPUT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RTCIO_HOLD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RTCIO_WAKE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_RTCIO_EDGE_WAKE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DEDIC_GPIO_OUT_CHANNELS_NUM=8 +CONFIG_SOC_DEDIC_GPIO_IN_CHANNELS_NUM=8 +CONFIG_SOC_DEDIC_PERIPH_ALWAYS_ENABLE=y +CONFIG_SOC_ANA_CMPR_NUM=2 +CONFIG_SOC_ANA_CMPR_CAN_DISTINGUISH_EDGE=y +CONFIG_SOC_ANA_CMPR_SUPPORT_ETM=y +CONFIG_SOC_I2C_NUM=3 +CONFIG_SOC_HP_I2C_NUM=2 +CONFIG_SOC_I2C_FIFO_LEN=32 +CONFIG_SOC_I2C_CMD_REG_NUM=8 +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_SLAVE=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_HW_FSM_RST=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_HW_CLR_BUS=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_XTAL=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_RTC=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_10BIT_ADDR=y +CONFIG_SOC_I2C_SLAVE_SUPPORT_BROADCAST=y +CONFIG_SOC_I2C_SLAVE_CAN_GET_STRETCH_CAUSE=y +CONFIG_SOC_I2C_SLAVE_SUPPORT_I2CRAM_ACCESS=y +CONFIG_SOC_I2C_SLAVE_SUPPORT_SLAVE_UNMATCH=y +CONFIG_SOC_I2C_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_LP_I2C_NUM=1 +CONFIG_SOC_LP_I2C_FIFO_LEN=16 +CONFIG_SOC_I2S_NUM=3 +CONFIG_SOC_I2S_HW_VERSION_2=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_ETM=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_XTAL=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_APLL=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PCM=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PDM=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PDM_TX=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PCM2PDM=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PDM_RX=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PDM2PCM=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_PDM_RX_HP_FILTER=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_TX_SYNC_CNT=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORTS_TDM=y +CONFIG_SOC_I2S_PDM_MAX_TX_LINES=2 +CONFIG_SOC_I2S_PDM_MAX_RX_LINES=4 +CONFIG_SOC_I2S_TDM_FULL_DATA_WIDTH=y +CONFIG_SOC_I2S_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_LP_I2S_NUM=1 +CONFIG_SOC_ISP_BF_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_BLC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_CCM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_COLOR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_CROP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_DEMOSAIC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_DVP_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_LSC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_WBG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ISP_SHARE_CSI_BRG=y +CONFIG_SOC_ISP_NUMS=1 +CONFIG_SOC_ISP_DVP_CTLR_NUMS=1 +CONFIG_SOC_ISP_AE_CTLR_NUMS=1 +CONFIG_SOC_ISP_AE_BLOCK_X_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_AE_BLOCK_Y_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_AF_CTLR_NUMS=1 +CONFIG_SOC_ISP_AF_WINDOW_NUMS=3 +CONFIG_SOC_ISP_AWB_WINDOW_X_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_AWB_WINDOW_Y_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_BF_TEMPLATE_X_NUMS=3 +CONFIG_SOC_ISP_BF_TEMPLATE_Y_NUMS=3 +CONFIG_SOC_ISP_CCM_DIMENSION=3 +CONFIG_SOC_ISP_DEMOSAIC_GRAD_RATIO_INT_BITS=2 +CONFIG_SOC_ISP_DEMOSAIC_GRAD_RATIO_DEC_BITS=4 +CONFIG_SOC_ISP_DEMOSAIC_GRAD_RATIO_RES_BITS=26 +CONFIG_SOC_ISP_DVP_DATA_WIDTH_MAX=16 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_TEMPLATE_X_NUMS=3 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_TEMPLATE_Y_NUMS=3 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_H_FREQ_COEF_INT_BITS=3 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_H_FREQ_COEF_DEC_BITS=5 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_H_FREQ_COEF_RES_BITS=24 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_M_FREQ_COEF_INT_BITS=3 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_M_FREQ_COEF_DEC_BITS=5 +CONFIG_SOC_ISP_SHARPEN_M_FREQ_COEF_RES_BITS=24 +CONFIG_SOC_ISP_HIST_CTLR_NUMS=1 +CONFIG_SOC_ISP_HIST_BLOCK_X_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_HIST_BLOCK_Y_NUMS=5 +CONFIG_SOC_ISP_HIST_SEGMENT_NUMS=16 +CONFIG_SOC_ISP_HIST_INTERVAL_NUMS=15 +CONFIG_SOC_ISP_LSC_GRAD_RATIO_INT_BITS=2 +CONFIG_SOC_ISP_LSC_GRAD_RATIO_DEC_BITS=8 +CONFIG_SOC_ISP_LSC_GRAD_RATIO_RES_BITS=22 +CONFIG_SOC_LEDC_SUPPORT_PLL_DIV_CLOCK=y +CONFIG_SOC_LEDC_SUPPORT_XTAL_CLOCK=y +CONFIG_SOC_LEDC_TIMER_NUM=4 +CONFIG_SOC_LEDC_CHANNEL_NUM=8 +CONFIG_SOC_LEDC_TIMER_BIT_WIDTH=20 +CONFIG_SOC_LEDC_GAMMA_CURVE_FADE_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LEDC_GAMMA_CURVE_FADE_RANGE_MAX=16 +CONFIG_SOC_LEDC_SUPPORT_FADE_STOP=y +CONFIG_SOC_LEDC_FADE_PARAMS_BIT_WIDTH=10 +CONFIG_SOC_LEDC_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_MMU_PERIPH_NUM=2 +CONFIG_SOC_MMU_LINEAR_ADDRESS_REGION_NUM=2 +CONFIG_SOC_MMU_DI_VADDR_SHARED=y +CONFIG_SOC_MMU_PER_EXT_MEM_TARGET=y +CONFIG_SOC_MPU_MIN_REGION_SIZE=0x20000000 +CONFIG_SOC_MPU_REGIONS_MAX_NUM=8 +CONFIG_SOC_PCNT_GROUPS=1 +CONFIG_SOC_PCNT_UNITS_PER_GROUP=4 +CONFIG_SOC_PCNT_CHANNELS_PER_UNIT=2 +CONFIG_SOC_PCNT_THRES_POINT_PER_UNIT=2 +CONFIG_SOC_PCNT_SUPPORT_RUNTIME_THRES_UPDATE=y +CONFIG_SOC_PCNT_SUPPORT_CLEAR_SIGNAL=y +CONFIG_SOC_PCNT_SUPPORT_SLEEP_RETENTION=y +CONFIG_SOC_RMT_GROUPS=1 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CONFIG_ESP_HTTPS_SERVER_ENABLE is not set +CONFIG_ESP_HTTPS_SERVER_EVENT_POST_TIMEOUT=2000 +# CONFIG_ESP_HTTPS_SERVER_CERT_SELECT_HOOK is not set +# end of ESP HTTPS server + +# +# Hardware Settings +# +CONFIG_ESP_HW_SUPPORT_FUNC_IN_IRAM=y + +# +# Chip revision +# + +# +# NOTE! Support of ESP32-P4 rev. <3.0 and >=3.0 is mutually exclusive +# + +# +# Read the help text of the option below for explanation +# +CONFIG_ESP32P4_SELECTS_REV_LESS_V3=y +# CONFIG_ESP32P4_REV_MIN_0 is not set +# CONFIG_ESP32P4_REV_MIN_1 is not set +CONFIG_ESP32P4_REV_MIN_100=y +CONFIG_ESP32P4_REV_MIN_FULL=100 +CONFIG_ESP_REV_MIN_FULL=100 + +# +# Maximum Supported ESP32-P4 Revision (Rev v1.99) +# +CONFIG_ESP32P4_REV_MAX_FULL=199 +CONFIG_ESP_REV_MAX_FULL=199 +CONFIG_ESP_EFUSE_BLOCK_REV_MIN_FULL=0 +CONFIG_ESP_EFUSE_BLOCK_REV_MAX_FULL=199 + +# +# Maximum Supported ESP32-P4 eFuse Block Revision (eFuse Block Rev v0.99) +# +# end of Chip revision + +# +# MAC Config +# +CONFIG_ESP_MAC_ADDR_UNIVERSE_ETH=y +CONFIG_ESP_MAC_UNIVERSAL_MAC_ADDRESSES_ONE=y +CONFIG_ESP_MAC_UNIVERSAL_MAC_ADDRESSES=1 +CONFIG_ESP32P4_UNIVERSAL_MAC_ADDRESSES_ONE=y +CONFIG_ESP32P4_UNIVERSAL_MAC_ADDRESSES=1 +# CONFIG_ESP_MAC_USE_CUSTOM_MAC_AS_BASE_MAC is not set +# end of MAC Config + +# +# Sleep Config +# +# 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DO NOT EDIT. +# Espressif IoT Development Framework (ESP-IDF) 5.5.3 Project Configuration +# +CONFIG_SOC_ADC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ANA_CMPR_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DEDICATED_GPIO_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_UART_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_UHCI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_AHB_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_AXI_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DW_GDMA_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_DMA2D_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_GPTIMER_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PCNT_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_CAM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_I80_LCD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_LCDCAM_RGB_LCD_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MIPI_CSI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MIPI_DSI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_MCPWM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_TWAI_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ETM_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_PARLIO_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_ASYNC_MEMCPY_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_EMAC_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_USB_OTG_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_WIRELESS_HOST_SUPPORTED=y +CONFIG_SOC_USB_SERIAL_JTAG_SUPPORTED=y 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FIRST) +# end of Main Flash configuration + +# +# SPI Flash driver +# +# CONFIG_SPI_FLASH_VERIFY_WRITE is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_ENABLE_COUNTERS is not set +CONFIG_SPI_FLASH_ROM_DRIVER_PATCH=y +CONFIG_SPI_FLASH_DANGEROUS_WRITE_ABORTS=y +# CONFIG_SPI_FLASH_DANGEROUS_WRITE_FAILS is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_DANGEROUS_WRITE_ALLOWED is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_BYPASS_BLOCK_ERASE is not set +CONFIG_SPI_FLASH_YIELD_DURING_ERASE=y +CONFIG_SPI_FLASH_ERASE_YIELD_DURATION_MS=20 +CONFIG_SPI_FLASH_ERASE_YIELD_TICKS=1 +CONFIG_SPI_FLASH_WRITE_CHUNK_SIZE=8192 +# CONFIG_SPI_FLASH_SIZE_OVERRIDE is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_CHECK_ERASE_TIMEOUT_DISABLED is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_OVERRIDE_CHIP_DRIVER_LIST is not set + +# +# Auto-detect flash chips +# +CONFIG_SPI_FLASH_VENDOR_XMC_SUPPORT_ENABLED=y +CONFIG_SPI_FLASH_VENDOR_GD_SUPPORT_ENABLED=y +# CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_ISSI_CHIP is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_MXIC_CHIP is not set +CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_GD_CHIP=y +# CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_WINBOND_CHIP is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_BOYA_CHIP is not set +# CONFIG_SPI_FLASH_SUPPORT_TH_CHIP is not set +# end of Auto-detect flash chips + +CONFIG_SPI_FLASH_ENABLE_ENCRYPTED_READ_WRITE=y +# end of SPI Flash driver + +# +# SPIFFS Configuration +# +CONFIG_SPIFFS_MAX_PARTITIONS=3 + +# +# SPIFFS Cache Configuration +# +CONFIG_SPIFFS_CACHE=y +CONFIG_SPIFFS_CACHE_WR=y +# CONFIG_SPIFFS_CACHE_STATS is not set +# end of SPIFFS Cache Configuration + +CONFIG_SPIFFS_PAGE_CHECK=y +CONFIG_SPIFFS_GC_MAX_RUNS=10 +# CONFIG_SPIFFS_GC_STATS is not set +CONFIG_SPIFFS_PAGE_SIZE=256 +CONFIG_SPIFFS_OBJ_NAME_LEN=32 +# CONFIG_SPIFFS_FOLLOW_SYMLINKS is not set +CONFIG_SPIFFS_USE_MAGIC=y +CONFIG_SPIFFS_USE_MAGIC_LENGTH=y +CONFIG_SPIFFS_META_LENGTH=4 +CONFIG_SPIFFS_USE_MTIME=y + +# +# Debug Configuration +# +# CONFIG_SPIFFS_DBG is not set +# CONFIG_SPIFFS_API_DBG is not set +# CONFIG_SPIFFS_GC_DBG is not set +# CONFIG_SPIFFS_CACHE_DBG is not set +# CONFIG_SPIFFS_CHECK_DBG is not set +# CONFIG_SPIFFS_TEST_VISUALISATION is not set +# end of Debug Configuration +# end of SPIFFS Configuration + +# +# TCP Transport +# + +# +# Websocket +# +CONFIG_WS_TRANSPORT=y +CONFIG_WS_BUFFER_SIZE=1024 +# CONFIG_WS_DYNAMIC_BUFFER is not set +# end of Websocket +# end of TCP Transport + +# +# Ultra Low Power (ULP) Co-processor +# +# CONFIG_ULP_COPROC_ENABLED is not set + +# +# ULP Debugging Options +# +# end of ULP Debugging Options +# end of Ultra Low Power (ULP) Co-processor + +# +# Unity unit testing library +# +CONFIG_UNITY_ENABLE_FLOAT=y +CONFIG_UNITY_ENABLE_DOUBLE=y +# CONFIG_UNITY_ENABLE_64BIT is not set +# CONFIG_UNITY_ENABLE_COLOR is not set +CONFIG_UNITY_ENABLE_IDF_TEST_RUNNER=y +# CONFIG_UNITY_ENABLE_FIXTURE is not set +# CONFIG_UNITY_ENABLE_BACKTRACE_ON_FAIL is not set +# CONFIG_UNITY_TEST_ORDER_BY_FILE_PATH_AND_LINE is not set +# end of Unity unit testing library + +# +# USB-OTG +# +CONFIG_USB_HOST_CONTROL_TRANSFER_MAX_SIZE=256 +CONFIG_USB_HOST_HW_BUFFER_BIAS_BALANCED=y +# CONFIG_USB_HOST_HW_BUFFER_BIAS_IN is not set +# CONFIG_USB_HOST_HW_BUFFER_BIAS_PERIODIC_OUT is not set + +# +# Hub Driver Configuration +# + +# +# Root Port configuration +# +CONFIG_USB_HOST_DEBOUNCE_DELAY_MS=250 +CONFIG_USB_HOST_RESET_HOLD_MS=30 +CONFIG_USB_HOST_RESET_RECOVERY_MS=30 +CONFIG_USB_HOST_SET_ADDR_RECOVERY_MS=10 +# end of Root Port configuration + +# CONFIG_USB_HOST_HUBS_SUPPORTED is not set +# end of Hub Driver Configuration + +# CONFIG_USB_HOST_ENABLE_ENUM_FILTER_CALLBACK is not set +CONFIG_USB_OTG_SUPPORTED=y +# end of USB-OTG + +# +# Virtual file system +# +CONFIG_VFS_SUPPORT_IO=y +CONFIG_VFS_SUPPORT_DIR=y +CONFIG_VFS_SUPPORT_SELECT=y +CONFIG_VFS_SUPPRESS_SELECT_DEBUG_OUTPUT=y +# CONFIG_VFS_SELECT_IN_RAM is not set +CONFIG_VFS_SUPPORT_TERMIOS=y +CONFIG_VFS_MAX_COUNT=8 + +# +# Host File System I/O (Semihosting) +# +CONFIG_VFS_SEMIHOSTFS_MAX_MOUNT_POINTS=1 +# end of Host File System I/O (Semihosting) + +CONFIG_VFS_INITIALIZE_DEV_NULL=y +# end of Virtual file system + +# +# Wear Levelling +# +# CONFIG_WL_SECTOR_SIZE_512 is not set +CONFIG_WL_SECTOR_SIZE_4096=y +CONFIG_WL_SECTOR_SIZE=4096 +# end of Wear Levelling + +# +# Wi-Fi Provisioning Manager +# +CONFIG_WIFI_PROV_SCAN_MAX_ENTRIES=16 +CONFIG_WIFI_PROV_AUTOSTOP_TIMEOUT=30 +CONFIG_WIFI_PROV_STA_ALL_CHANNEL_SCAN=y +# CONFIG_WIFI_PROV_STA_FAST_SCAN is not set +# end of Wi-Fi Provisioning Manager +# end of Component config + +# CONFIG_IDF_EXPERIMENTAL_FEATURES is not set diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/bin_to_c.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/bin_to_c.py new file mode 100644 index 0000000..5d71500 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/bin_to_c.py @@ -0,0 +1,72 @@ +import os + +def bin_to_c(): + espdl_path = "transform_tool/cnn_model.espdl" + header_path = "main/model_data.h" + source_path = "main/model_data.c" + + # Allow overriding via arguments + import sys + if len(sys.argv) > 1: + espdl_path = sys.argv[1] + + if not os.path.exists(espdl_path): + print(f"Error: {espdl_path} does not exist.") + return + + with open(espdl_path, "rb") as f: + data = f.read() + + length = len(data) + print(f"Reading {espdl_path} ({length} bytes)...") + + # Generate model_data.h + print(f"Generating {header_path}...") + with open(header_path, "w") as f: + f.write('''/* Automatically generated from quadrant_model.espdl. Do not edit. */ +#ifndef MODEL_DATA_H +#define MODEL_DATA_H + +#include + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif + +extern const uint8_t model_espdl[]; +extern const unsigned int model_espdl_len; + +#ifdef __cplusplus +} +#endif + +#endif /* MODEL_DATA_H */ +''') + + # Generate model_data.c + print(f"Generating {source_path}...") + with open(source_path, "w") as f: + f.write('''/* Automatically generated from quadrant_model.espdl. Do not edit. */ +#include "model_data.h" + +const uint8_t model_espdl[] __attribute__((aligned(16))) = { +''') + # Write bytes in chunks of 12 per line + bytes_str = [] + for i, b in enumerate(data): + bytes_str.append(f"0x{b:02x}") + if (i + 1) % 12 == 0: + f.write(" " + ", ".join(bytes_str) + ",\n") + bytes_str = [] + if bytes_str: + f.write(" " + ", ".join(bytes_str) + "\n") + + f.write(f'''}}; + +const unsigned int model_espdl_len = {length}; +''') + + print("Files generated successfully.") + +if __name__ == '__main__': + bin_to_c() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/dataset.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/dataset.py new file mode 100644 index 0000000..54f91b5 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/dataset.py @@ -0,0 +1,117 @@ +import os +import numpy as np + +#LABEL_MAP = {'bow': 0, 'boxing': 1, 'draw_o': 2, 'stand': 3} +LABEL_MAP = {'cut': 0, 'grip': 1, 'draw_o': 2} +INV_LABEL_MAP = {v: k for k, v in LABEL_MAP.items()} + +def load_dataset(dataset_dir="dataset/dataset_2026_6_10"): + if not os.path.exists(dataset_dir): + raise FileNotFoundError(f"Dataset directory '{dataset_dir}' not found.") + + npz_files = sorted([f for f in os.listdir(dataset_dir) if f.endswith('.npz')]) + X_dict = {} + + print(f"Loading dataset from {dataset_dir}...") + for filename in npz_files: + file_path = os.path.join(dataset_dir, filename) + + # Robust label extraction: find index before the 8-digit date string starting with '202' + parts = filename.split('_') + date_idx = -1 + for idx, part in enumerate(parts): + if len(part) == 8 and part.isdigit() and part.startswith('202'): + date_idx = idx + break + + if date_idx != -1: + label_name = '_'.join(parts[:date_idx]) + else: + label_name = parts[0] + + if label_name not in LABEL_MAP: + print(f" Warning: Skipping unknown label prefix '{label_name}' in file '{filename}'") + continue + + label_idx = LABEL_MAP[label_name] + data = np.load(file_path, allow_pickle=True)['dataset'] + + if label_idx not in X_dict: + X_dict[label_idx] = [] + X_dict[label_idx].append(data) + + X_by_label = {} + for idx in X_dict: + X_by_label[idx] = np.concatenate(X_dict[idx], axis=0) + print(f" Class '{INV_LABEL_MAP[idx]}': {X_by_label[idx].shape[0]} samples") + + return X_by_label + +def split_80_20(X_by_label): + x_train_list, x_test_list = [], [] + y_train_list, y_test_list = [], [] + + print("\nSplitting dataset (80% train, 20% test sequentially)...") + for idx in sorted(X_by_label.keys()): + X = X_by_label[idx] + n_samples = len(X) + split_point = int(n_samples * 0.3) + + x_train_list.append(X[:split_point]) + x_test_list.append(X[split_point:]) + y_train_list.append(np.full(split_point, idx, dtype=np.int64)) + y_test_list.append(np.full(n_samples - split_point, idx, dtype=np.int64)) + print(f" Class '{INV_LABEL_MAP[idx]}': Train={split_point}, Test={n_samples - split_point}") + + x_train = np.concatenate(x_train_list, axis=0) + x_test = np.concatenate(x_test_list, axis=0) + y_train = np.concatenate(y_train_list, axis=0) + y_test = np.concatenate(y_test_list, axis=0) + + return x_train, x_test, y_train, y_test + +def preprocess_csi_fusion(X_complex, eps=2.0): + N = len(X_complex) + X_amp = np.abs(X_complex) + X_phase = np.angle(X_complex) + + # Vectorized Linear Phase Calibration to remove CFO and SFO phase noise + unwrapped = np.unwrap(X_phase, axis=2) + x = np.arange(114) + x_mean = x.mean() + x_dev = x - x_mean + D = np.sum(x_dev**2) + + Y_mean = unwrapped.mean(axis=2, keepdims=True) + y_dev = unwrapped - Y_mean + a = np.sum(y_dev * x_dev, axis=2, keepdims=True) / D + X_phase_cal = y_dev - a * x_dev + + # Apply SR-Std to both amplitude and calibrated phase + X_amp_norm = np.zeros_like(X_amp) + X_phase_norm = np.zeros_like(X_phase_cal) + + for i in range(N): + mean_amp = X_amp[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_amp = X_amp[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_amp_norm[i] = (X_amp[i] - mean_amp) / (std_amp + eps) + + mean_phase = X_phase_cal[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_phase = X_phase_cal[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_phase_norm[i] = (X_phase_cal[i] - mean_phase) / (std_phase + eps) + + # Concatenate amplitude and phase features along the subcarrier axis (50, 114) + (50, 114) -> (50, 228) + X_combined = np.concatenate([X_amp_norm, X_phase_norm], axis=2) + return X_combined + +def preprocess_csi_amp_only(X_complex, eps=2.0): + N = len(X_complex) + X_amp = np.abs(X_complex) + X_amp_norm = np.zeros_like(X_amp) + + for i in range(N): + mean_amp = X_amp[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_amp = X_amp[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_amp_norm[i] = (X_amp[i] - mean_amp) / (std_amp + eps) + + return X_amp_norm diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/models.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/models.py new file mode 100644 index 0000000..d93ba2e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/models.py @@ -0,0 +1,86 @@ +import torch +import torch.nn as nn + +class Advanced1DCNN(nn.Module): + def __init__(self, n_subcarriers=228, num_classes=4): + super(Advanced1DCNN, self).__init__() + self.conv1 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(n_subcarriers, 64, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.MaxPool1d(2) + ) + self.conv2 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.MaxPool1d(2) + ) + self.conv3 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(256), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.AdaptiveAvgPool1d(4) + ) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(256 * 4, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.5), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + x = self.conv1(x) + x = self.conv2(x) + x = self.conv3(x) + return self.classifier(x) + +class SimpleMLP(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=5700, num_classes=4): # 50 * 114 = 5700, 50 * 228 = 11400 + super(SimpleMLP, self).__init__() + self.net = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(input_dim, 256), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(256, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + return self.net(x) + +class LSTMGestureClassifier(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=228, hidden_dim=128, num_layers=2, num_classes=4): + super(LSTMGestureClassifier, self).__init__() + self.lstm = nn.LSTM( + input_size=input_dim, + hidden_size=hidden_dim, + num_layers=num_layers, + batch_first=True, + dropout=0.3 if num_layers > 1 else 0.0, + bidirectional=True + ) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Linear(hidden_dim * 2, 64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(64, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + # nn.LSTM expects: (batch, time, channels) + x = x.permute(0, 2, 1) + lstm_out, (hidden, cell) = self.lstm(x) + # Concatenate bidirectional hidden states of the last layer + last_hidden = torch.cat((hidden[-2], hidden[-1]), dim=1) + return self.classifier(last_hidden) diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/test_improvement.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/test_improvement.py new file mode 100644 index 0000000..1dbd34e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/test_improvement.py @@ -0,0 +1,191 @@ +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset + +# Adjust path to import from current directory +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset + +# Set random seeds +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +# ----------------- 1D ResNet Architecture (High Fidelity) ----------------- +class ResBlock1D(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): + super(ResBlock1D, self).__init__() + self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=stride, padding=2, bias=False) + self.bn1 = nn.BatchNorm1d(out_channels) + self.relu = nn.ReLU() + self.conv2 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=2, bias=False) + self.bn2 = nn.BatchNorm1d(out_channels) + + self.shortcut = nn.Sequential() + if stride != 1 or in_channels != out_channels: + self.shortcut = nn.Sequential( + nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), + nn.BatchNorm1d(out_channels) + ) + + def forward(self, x): + out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) + out = self.bn2(self.conv2(out)) + out += self.shortcut(x) + out = self.relu(out) + return out + +class ResNet1DGesture(nn.Module): + def __init__(self, n_subcarriers=228, num_classes=4): + super(ResNet1DGesture, self).__init__() + self.in_channels = 64 + self.prep = nn.Sequential( + nn.Conv1d(n_subcarriers, 64, kernel_size=5, padding=2, bias=False), + nn.BatchNorm1d(64), + nn.ReLU() + ) + self.layer1 = ResBlock1D(64, 64, stride=1) + self.layer2 = ResBlock1D(64, 128, stride=2) + self.layer3 = ResBlock1D(128, 256, stride=2) + self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Dropout(0.5), + nn.Linear(256, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + x = self.prep(x) + x = self.layer1(x) + x = self.layer2(x) + x = self.layer3(x) + x = self.gap(x) + return self.classifier(x) + +# ----------------- Data Augmentation & MixUp ----------------- +def augment_csi_batch(x_tensor): + # Temporal translation/roll augmentation: roll by random frames [-3, 3] + batch_size = x_tensor.shape[0] + x_aug = x_tensor.clone() + for i in range(batch_size): + shift = np.random.randint(-3, 4) + if shift != 0: + x_aug[i] = torch.roll(x_aug[i], shifts=shift, dims=1) + + # Add minor Gaussian noise + noise = torch.randn_like(x_aug) * 0.02 + return x_aug + noise + +def mixup_data(x, y, alpha=0.15, device='cpu'): # tuned alpha + if alpha > 0: + lam = np.random.beta(alpha, alpha) + else: + lam = 1 + batch_size = x.size()[0] + index = torch.randperm(batch_size).to(device) + mixed_x = lam * x + (1 - lam) * x[index] + y_a, y_b = y, y[index] + return mixed_x, y_a, y_b, lam + +def mixup_criterion(criterion, pred, y_a, y_b, lam): + return lam * criterion(pred, y_a) + (1 - lam) * criterion(pred, y_b) + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # 1. Load and preprocess complex fusion dataset + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + print("\nPreprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion...") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + x_train_fusion_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 228, 50) + x_test_fusion_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader = DataLoader(TensorDataset(x_train_fusion_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader = DataLoader(TensorDataset(x_test_fusion_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + # 2. Initialize ResNet1D Model + model = ResNet1DGesture(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + + criterion_train = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + + # Hyperparameters + epochs = 40 + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=5e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=1e-6) + + best_test_acc = 0.0 + best_weights = None + + print("\n================ Training Optimized ResNet1D (Tuned Augmentation + MixUp) ================") + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + + # Apply Temporal Shift & Gaussian Noise + inputs_aug = augment_csi_batch(inputs) + + # Apply MixUp Data Mixing + inputs_mixed, labels_a, labels_b, lam = mixup_data(inputs_aug, labels, alpha=0.15, device=device) + + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs_mixed) + loss = mixup_criterion(criterion_train, outputs, labels_a, labels_b, lam) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + + # Calculate training accuracy on non-mixed predictions + with torch.no_grad(): + outputs_orig = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs_orig.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Test Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + best_weights = model.state_dict().copy() + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"\n================ Finished ResNet1D! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}% ================") + + # Save the best weights + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + save_path = os.path.join(workspace_dir, "models", "best_optimized_cnn.pth") + torch.save(best_weights, save_path) + print(f"Saved optimized ResNet1D weights to: {save_path}") + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train.py new file mode 100644 index 0000000..8b345a1 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train.py @@ -0,0 +1,224 @@ +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset +import matplotlib.pyplot as plt + +# Adjust path to import from current directory +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset +import models + +# Set random seeds +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +def train_configuration(config_name, model, train_loader, test_loader, epochs, device): + print(f"\n================ Training Configuration: {config_name} ================") + criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs) + + best_test_acc = 0.0 + history = {'train_loss': [], 'train_acc': [], 'test_acc': []} + best_weights = None + + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs) + loss = criterion(outputs, labels) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + history['train_loss'].append(avg_loss) + history['train_acc'].append(train_acc) + history['test_acc'].append(test_acc) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + best_weights = model.state_dict().copy() + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"Finished {config_name}! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}%") + return best_test_acc, best_weights, history + +def evaluate_best_model(config_name, model, weights, test_loader, device): + model.load_state_dict(weights) + model.eval() + all_preds = [] + all_labels = [] + + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs = inputs.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + all_preds.extend(predicted.cpu().numpy()) + all_labels.extend(labels.numpy()) + + all_preds = np.array(all_preds) + all_labels = np.array(all_labels) + + print(f"\n=== Per-Class Accuracy Evaluation for {config_name} ===") + for class_name, class_idx in dataset.LABEL_MAP.items(): + indices = np.where(all_labels == class_idx)[0] + if len(indices) > 0: + class_correct = np.sum(all_preds[indices] == class_idx) + class_acc = 100 * class_correct / len(indices) + print(f" Class '{class_name}': Acc={class_acc:.2f}% ({class_correct}/{len(indices)})") + else: + print(f" Class '{class_name}': No samples present in the test set.") + +def save_plots(config_name, history, plot_dir): + plt.figure(figsize=(10, 4)) + plt.subplot(1, 2, 1) + plt.plot(history['train_loss'], 'r-', label='Train Loss') + plt.title(f'{config_name} Training Loss') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Loss') + plt.grid(True) + plt.legend() + + plt.subplot(1, 2, 2) + plt.plot(history['train_acc'], 'g-', label='Train Acc') + plt.plot(history['test_acc'], 'b-', label='Test Acc') + plt.title(f'{config_name} Accuracy') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend() + + plt.tight_layout() + filename = f"{config_name.lower().replace(' ', '_')}_history.png" + plt.savefig(os.path.join(plot_dir, filename)) + plt.close() + print(f"Saved {config_name} curves to {filename}") + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # Establish organized directories + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + models_dir = os.path.join(workspace_dir, "models") + plots_dir = os.path.join(workspace_dir, "plots") + os.makedirs(models_dir, exist_ok=True) + os.makedirs(plots_dir, exist_ok=True) + + # 1. Load raw dataset + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + all_results = {} + + # ========================================================================= + # Config 1: Baseline MLP (Amplitude Only) + # ========================================================================= + print("\n--- Preprocessing: Amplitude Only (Config 1 & 2) ---") + x_train_amp = dataset.preprocess_csi_amp_only(x_train_raw) + x_test_amp = dataset.preprocess_csi_amp_only(x_test_raw) + + x_train_amp_t = torch.tensor(x_train_amp, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 114, 50) + x_test_amp_t = torch.tensor(x_test_amp, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader_amp = DataLoader(TensorDataset(x_train_amp_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader_amp = DataLoader(TensorDataset(x_test_amp_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + model_mlp = models.SimpleMLP(input_dim=5700, num_classes=4).to(device) + best_acc_mlp, weights_mlp, history_mlp = train_configuration( + "Baseline MLP (Amp Only)", model_mlp, train_loader_amp, test_loader_amp, epochs=20, device=device + ) + all_results["Baseline MLP (Amp Only)"] = (best_acc_mlp, history_mlp) + torch.save(weights_mlp, os.path.join(models_dir, "best_baseline_mlp.pth")) + save_plots("Baseline MLP (Amp Only)", history_mlp, plots_dir) + evaluate_best_model("Baseline MLP (Amp Only)", model_mlp, weights_mlp, test_loader_amp, device) + + # ========================================================================= + # Config 2: Intermediate CNN1D (Amplitude Only) + # ========================================================================= + model_cnn1d_amp = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=114, num_classes=4).to(device) + best_acc_cnn_amp, weights_cnn_amp, history_cnn_amp = train_configuration( + "Intermediate CNN1D (Amp Only)", model_cnn1d_amp, train_loader_amp, test_loader_amp, epochs=20, device=device + ) + all_results["Intermediate CNN1D (Amp Only)"] = (best_acc_cnn_amp, history_cnn_amp) + torch.save(weights_cnn_amp, os.path.join(models_dir, "best_intermediate_cnn.pth")) + save_plots("Intermediate CNN1D (Amp Only)", history_cnn_amp, plots_dir) + evaluate_best_model("Intermediate CNN1D (Amp Only)", model_cnn1d_amp, weights_cnn_amp, test_loader_amp, device) + + # ========================================================================= + # Config 3: Optimized CNN1D (Amplitude + Calibrated Phase Fusion) + # ========================================================================= + print("\n--- Preprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion (Config 3) ---") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + x_train_fusion_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 228, 50) + x_test_fusion_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader_fusion = DataLoader(TensorDataset(x_train_fusion_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader_fusion = DataLoader(TensorDataset(x_test_fusion_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + model_cnn1d_fusion = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_fusion, weights_fusion, history_fusion = train_configuration( + "Optimized CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn1d_fusion, train_loader_fusion, test_loader_fusion, epochs=20, device=device + ) + all_results["Optimized CNN1D (Amp + Phase)"] = (best_acc_fusion, history_fusion) + torch.save(weights_fusion, os.path.join(models_dir, "best_optimized_cnn.pth")) + save_plots("Optimized CNN1D (Amp + Phase)", history_fusion, plots_dir) + evaluate_best_model("Optimized CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn1d_fusion, weights_fusion, test_loader_fusion, device) + + # 4. Generate Joint Comparison Plot + plt.figure(figsize=(10, 6)) + for name, (best_acc, history) in all_results.items(): + plt.plot(range(1, len(history['test_acc']) + 1), history['test_acc'], label=f"{name} (Best: {best_acc:.2f}%)") + + plt.title('Test Accuracy Comparison across Milestones (Strict 80/20 split)') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Test Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend(loc='lower right') + plt.tight_layout() + comparison_filename = "model_comparison.png" + plt.savefig(os.path.join(plots_dir, comparison_filename)) + plt.close() + print(f"\nSaved overall comparison plot to {comparison_filename} inside plots/ directory.") + + # 5. Print final summary table + print("\n================ Final Performance Summary ================") + print(f"{'Configuration':30s} | {'Best Test Accuracy (%)':22s}") + print("-" * 55) + for name, (acc, _) in all_results.items(): + print(f"{name:30s} | {acc:22.2f}%") + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train_new.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train_new.py new file mode 100644 index 0000000..302b5b3 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/temp_workspace/src/train_new.py @@ -0,0 +1,208 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset +import matplotlib.pyplot as plt + +# Adjust path to import dataset and models +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset +import models + +# Set random seeds for reproducibility +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +# ----------------- Transformer Architecture ----------------- +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, max_len=500): + super().__init__() + pe = torch.zeros(max_len, d_model) + position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float() + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(np.log(10000.0) / d_model)) + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0) + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + return x + self.pe[:, :x.size(1)] + +class CSITransformer(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=228, d_model=128, nhead=4, num_layers=2, num_classes=4): + super(CSITransformer, self).__init__() + self.input_proj = nn.Linear(input_dim, d_model) + self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model) + encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer( + d_model=d_model, + nhead=nhead, + dim_feedforward=256, + dropout=0.1, + batch_first=True + ) + self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Linear(d_model, 64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(64, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) = (batch, 228, 50) + x = x.permute(0, 2, 1) # -> (batch, 50, 228) + x = self.input_proj(x) + x = self.pos_encoder(x) + x = self.transformer(x) + x = x.mean(dim=1) # Global Average Pooling over temporal axis + return self.classifier(x) + +# ----------------- Training Pipeline ----------------- +def train_configuration(config_name, model, train_loader, test_loader, epochs, device): + print(f"\n================ Training Configuration: {config_name} ================") + criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs) + + best_test_acc = 0.0 + history = {'train_loss': [], 'train_acc': [], 'test_acc': []} + + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs) + loss = criterion(outputs, labels) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + history['train_loss'].append(avg_loss) + history['train_acc'].append(train_acc) + history['test_acc'].append(test_acc) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"Finished {config_name}! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}%") + return best_test_acc, history + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # Establish organized directories + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + plots_dir = os.path.join(workspace_dir, "plots") + os.makedirs(plots_dir, exist_ok=True) + + # 1. Load raw dataset using dataset.py + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + # 2. Preprocess: Fused Amplitude + Calibrated Phase + print("\n--- Preprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion ---") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + # Permute to (N, channels, time) = (N, 228, 50) + x_train_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + x_test_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader = DataLoader(TensorDataset(x_train_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader = DataLoader(TensorDataset(x_test_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + epochs = 20 + all_results = {} + + # ========================================================================= + # Config 1: Simple MLP (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_mlp = models.SimpleMLP(input_dim=11400, num_classes=4).to(device) + best_acc_mlp, history_mlp = train_configuration( + "MLP (Amp + Phase)", model_mlp, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["MLP"] = (best_acc_mlp, history_mlp) + + # ========================================================================= + # Config 2: CNN1D (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_cnn = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_cnn, history_cnn = train_configuration( + "CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["CNN1D"] = (best_acc_cnn, history_cnn) + + # ========================================================================= + # Config 3: LSTM (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_lstm = models.LSTMGestureClassifier(input_dim=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_lstm, history_lstm = train_configuration( + "LSTM (Amp + Phase)", model_lstm, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["LSTM"] = (best_acc_lstm, history_lstm) + + # ========================================================================= + # Config 4: Transformer (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_transformer = CSITransformer(input_dim=228, d_model=128, nhead=4, num_layers=2, num_classes=4).to(device) + best_acc_trans, history_trans = train_configuration( + "Transformer (Amp + Phase)", model_transformer, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["Transformer"] = (best_acc_trans, history_trans) + + # 3. Generate Evaluation Plot (Test Accuracy) + plt.figure(figsize=(10, 6)) + for name, (best_acc, history) in all_results.items(): + plt.plot(range(1, epochs + 1), history['test_acc'], marker='o', label=f"{name} (Best: {best_acc:.2f}%)") + + plt.title('Test Accuracy Comparison across Architectures (Amplitude + Phase Fusion)') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Test Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend(loc='lower right') + plt.tight_layout() + + comparison_filename = "comparison_new.png" + plt.savefig(os.path.join(plots_dir, comparison_filename)) + plt.close() + print(f"\nSaved overall comparison plot to {comparison_filename} inside plots/ directory.") + + # 4. Print final summary table + print("\n================ Final Performance Summary ================") + print(f"{'Architecture':15s} | {'Best Test Accuracy (%)':22s}") + print("-" * 42) + for name, (acc, _) in all_results.items(): + print(f"{name:15s} | {acc:22.2f}%") + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/dataset.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/dataset.py new file mode 100644 index 0000000..54f91b5 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/dataset.py @@ -0,0 +1,117 @@ +import os +import numpy as np + +#LABEL_MAP = {'bow': 0, 'boxing': 1, 'draw_o': 2, 'stand': 3} +LABEL_MAP = {'cut': 0, 'grip': 1, 'draw_o': 2} +INV_LABEL_MAP = {v: k for k, v in LABEL_MAP.items()} + +def load_dataset(dataset_dir="dataset/dataset_2026_6_10"): + if not os.path.exists(dataset_dir): + raise FileNotFoundError(f"Dataset directory '{dataset_dir}' not found.") + + npz_files = sorted([f for f in os.listdir(dataset_dir) if f.endswith('.npz')]) + X_dict = {} + + print(f"Loading dataset from {dataset_dir}...") + for filename in npz_files: + file_path = os.path.join(dataset_dir, filename) + + # Robust label extraction: find index before the 8-digit date string starting with '202' + parts = filename.split('_') + date_idx = -1 + for idx, part in enumerate(parts): + if len(part) == 8 and part.isdigit() and part.startswith('202'): + date_idx = idx + break + + if date_idx != -1: + label_name = '_'.join(parts[:date_idx]) + else: + label_name = parts[0] + + if label_name not in LABEL_MAP: + print(f" Warning: Skipping unknown label prefix '{label_name}' in file '{filename}'") + continue + + label_idx = LABEL_MAP[label_name] + data = np.load(file_path, allow_pickle=True)['dataset'] + + if label_idx not in X_dict: + X_dict[label_idx] = [] + X_dict[label_idx].append(data) + + X_by_label = {} + for idx in X_dict: + X_by_label[idx] = np.concatenate(X_dict[idx], axis=0) + print(f" Class '{INV_LABEL_MAP[idx]}': {X_by_label[idx].shape[0]} samples") + + return X_by_label + +def split_80_20(X_by_label): + x_train_list, x_test_list = [], [] + y_train_list, y_test_list = [], [] + + print("\nSplitting dataset (80% train, 20% test sequentially)...") + for idx in sorted(X_by_label.keys()): + X = X_by_label[idx] + n_samples = len(X) + split_point = int(n_samples * 0.3) + + x_train_list.append(X[:split_point]) + x_test_list.append(X[split_point:]) + y_train_list.append(np.full(split_point, idx, dtype=np.int64)) + y_test_list.append(np.full(n_samples - split_point, idx, dtype=np.int64)) + print(f" Class '{INV_LABEL_MAP[idx]}': Train={split_point}, Test={n_samples - split_point}") + + x_train = np.concatenate(x_train_list, axis=0) + x_test = np.concatenate(x_test_list, axis=0) + y_train = np.concatenate(y_train_list, axis=0) + y_test = np.concatenate(y_test_list, axis=0) + + return x_train, x_test, y_train, y_test + +def preprocess_csi_fusion(X_complex, eps=2.0): + N = len(X_complex) + X_amp = np.abs(X_complex) + X_phase = np.angle(X_complex) + + # Vectorized Linear Phase Calibration to remove CFO and SFO phase noise + unwrapped = np.unwrap(X_phase, axis=2) + x = np.arange(114) + x_mean = x.mean() + x_dev = x - x_mean + D = np.sum(x_dev**2) + + Y_mean = unwrapped.mean(axis=2, keepdims=True) + y_dev = unwrapped - Y_mean + a = np.sum(y_dev * x_dev, axis=2, keepdims=True) / D + X_phase_cal = y_dev - a * x_dev + + # Apply SR-Std to both amplitude and calibrated phase + X_amp_norm = np.zeros_like(X_amp) + X_phase_norm = np.zeros_like(X_phase_cal) + + for i in range(N): + mean_amp = X_amp[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_amp = X_amp[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_amp_norm[i] = (X_amp[i] - mean_amp) / (std_amp + eps) + + mean_phase = X_phase_cal[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_phase = X_phase_cal[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_phase_norm[i] = (X_phase_cal[i] - mean_phase) / (std_phase + eps) + + # Concatenate amplitude and phase features along the subcarrier axis (50, 114) + (50, 114) -> (50, 228) + X_combined = np.concatenate([X_amp_norm, X_phase_norm], axis=2) + return X_combined + +def preprocess_csi_amp_only(X_complex, eps=2.0): + N = len(X_complex) + X_amp = np.abs(X_complex) + X_amp_norm = np.zeros_like(X_amp) + + for i in range(N): + mean_amp = X_amp[i].mean(axis=0, keepdims=True) + std_amp = X_amp[i].std(axis=0, keepdims=True) + X_amp_norm[i] = (X_amp[i] - mean_amp) / (std_amp + eps) + + return X_amp_norm diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/models.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/models.py new file mode 100644 index 0000000..d93ba2e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/models.py @@ -0,0 +1,86 @@ +import torch +import torch.nn as nn + +class Advanced1DCNN(nn.Module): + def __init__(self, n_subcarriers=228, num_classes=4): + super(Advanced1DCNN, self).__init__() + self.conv1 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(n_subcarriers, 64, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.MaxPool1d(2) + ) + self.conv2 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.MaxPool1d(2) + ) + self.conv3 = nn.Sequential( + nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=5, padding=2), + nn.BatchNorm1d(256), + nn.ReLU(), + nn.Dropout1d(0.2), + nn.AdaptiveAvgPool1d(4) + ) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(256 * 4, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.5), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + x = self.conv1(x) + x = self.conv2(x) + x = self.conv3(x) + return self.classifier(x) + +class SimpleMLP(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=5700, num_classes=4): # 50 * 114 = 5700, 50 * 228 = 11400 + super(SimpleMLP, self).__init__() + self.net = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Linear(input_dim, 256), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(256, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + return self.net(x) + +class LSTMGestureClassifier(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=228, hidden_dim=128, num_layers=2, num_classes=4): + super(LSTMGestureClassifier, self).__init__() + self.lstm = nn.LSTM( + input_size=input_dim, + hidden_size=hidden_dim, + num_layers=num_layers, + batch_first=True, + dropout=0.3 if num_layers > 1 else 0.0, + bidirectional=True + ) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Linear(hidden_dim * 2, 64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(64, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) + # nn.LSTM expects: (batch, time, channels) + x = x.permute(0, 2, 1) + lstm_out, (hidden, cell) = self.lstm(x) + # Concatenate bidirectional hidden states of the last layer + last_hidden = torch.cat((hidden[-2], hidden[-1]), dim=1) + return self.classifier(last_hidden) diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/test_improvement.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/test_improvement.py new file mode 100644 index 0000000..1dbd34e --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/test_improvement.py @@ -0,0 +1,191 @@ +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset + +# Adjust path to import from current directory +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset + +# Set random seeds +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +# ----------------- 1D ResNet Architecture (High Fidelity) ----------------- +class ResBlock1D(nn.Module): + def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): + super(ResBlock1D, self).__init__() + self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=stride, padding=2, bias=False) + self.bn1 = nn.BatchNorm1d(out_channels) + self.relu = nn.ReLU() + self.conv2 = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, padding=2, bias=False) + self.bn2 = nn.BatchNorm1d(out_channels) + + self.shortcut = nn.Sequential() + if stride != 1 or in_channels != out_channels: + self.shortcut = nn.Sequential( + nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False), + nn.BatchNorm1d(out_channels) + ) + + def forward(self, x): + out = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) + out = self.bn2(self.conv2(out)) + out += self.shortcut(x) + out = self.relu(out) + return out + +class ResNet1DGesture(nn.Module): + def __init__(self, n_subcarriers=228, num_classes=4): + super(ResNet1DGesture, self).__init__() + self.in_channels = 64 + self.prep = nn.Sequential( + nn.Conv1d(n_subcarriers, 64, kernel_size=5, padding=2, bias=False), + nn.BatchNorm1d(64), + nn.ReLU() + ) + self.layer1 = ResBlock1D(64, 64, stride=1) + self.layer2 = ResBlock1D(64, 128, stride=2) + self.layer3 = ResBlock1D(128, 256, stride=2) + self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Flatten(), + nn.Dropout(0.5), + nn.Linear(256, 128), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(128, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + x = self.prep(x) + x = self.layer1(x) + x = self.layer2(x) + x = self.layer3(x) + x = self.gap(x) + return self.classifier(x) + +# ----------------- Data Augmentation & MixUp ----------------- +def augment_csi_batch(x_tensor): + # Temporal translation/roll augmentation: roll by random frames [-3, 3] + batch_size = x_tensor.shape[0] + x_aug = x_tensor.clone() + for i in range(batch_size): + shift = np.random.randint(-3, 4) + if shift != 0: + x_aug[i] = torch.roll(x_aug[i], shifts=shift, dims=1) + + # Add minor Gaussian noise + noise = torch.randn_like(x_aug) * 0.02 + return x_aug + noise + +def mixup_data(x, y, alpha=0.15, device='cpu'): # tuned alpha + if alpha > 0: + lam = np.random.beta(alpha, alpha) + else: + lam = 1 + batch_size = x.size()[0] + index = torch.randperm(batch_size).to(device) + mixed_x = lam * x + (1 - lam) * x[index] + y_a, y_b = y, y[index] + return mixed_x, y_a, y_b, lam + +def mixup_criterion(criterion, pred, y_a, y_b, lam): + return lam * criterion(pred, y_a) + (1 - lam) * criterion(pred, y_b) + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # 1. Load and preprocess complex fusion dataset + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + print("\nPreprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion...") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + x_train_fusion_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 228, 50) + x_test_fusion_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader = DataLoader(TensorDataset(x_train_fusion_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader = DataLoader(TensorDataset(x_test_fusion_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + # 2. Initialize ResNet1D Model + model = ResNet1DGesture(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + + criterion_train = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + + # Hyperparameters + epochs = 40 + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=5e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=1e-6) + + best_test_acc = 0.0 + best_weights = None + + print("\n================ Training Optimized ResNet1D (Tuned Augmentation + MixUp) ================") + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + + # Apply Temporal Shift & Gaussian Noise + inputs_aug = augment_csi_batch(inputs) + + # Apply MixUp Data Mixing + inputs_mixed, labels_a, labels_b, lam = mixup_data(inputs_aug, labels, alpha=0.15, device=device) + + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs_mixed) + loss = mixup_criterion(criterion_train, outputs, labels_a, labels_b, lam) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + + # Calculate training accuracy on non-mixed predictions + with torch.no_grad(): + outputs_orig = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs_orig.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Test Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + best_weights = model.state_dict().copy() + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"\n================ Finished ResNet1D! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}% ================") + + # Save the best weights + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + save_path = os.path.join(workspace_dir, "models", "best_optimized_cnn.pth") + torch.save(best_weights, save_path) + print(f"Saved optimized ResNet1D weights to: {save_path}") + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train.py new file mode 100644 index 0000000..8b345a1 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train.py @@ -0,0 +1,224 @@ +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset +import matplotlib.pyplot as plt + +# Adjust path to import from current directory +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset +import models + +# Set random seeds +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +def train_configuration(config_name, model, train_loader, test_loader, epochs, device): + print(f"\n================ Training Configuration: {config_name} ================") + criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs) + + best_test_acc = 0.0 + history = {'train_loss': [], 'train_acc': [], 'test_acc': []} + best_weights = None + + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs) + loss = criterion(outputs, labels) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + history['train_loss'].append(avg_loss) + history['train_acc'].append(train_acc) + history['test_acc'].append(test_acc) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + best_weights = model.state_dict().copy() + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"Finished {config_name}! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}%") + return best_test_acc, best_weights, history + +def evaluate_best_model(config_name, model, weights, test_loader, device): + model.load_state_dict(weights) + model.eval() + all_preds = [] + all_labels = [] + + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs = inputs.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + all_preds.extend(predicted.cpu().numpy()) + all_labels.extend(labels.numpy()) + + all_preds = np.array(all_preds) + all_labels = np.array(all_labels) + + print(f"\n=== Per-Class Accuracy Evaluation for {config_name} ===") + for class_name, class_idx in dataset.LABEL_MAP.items(): + indices = np.where(all_labels == class_idx)[0] + if len(indices) > 0: + class_correct = np.sum(all_preds[indices] == class_idx) + class_acc = 100 * class_correct / len(indices) + print(f" Class '{class_name}': Acc={class_acc:.2f}% ({class_correct}/{len(indices)})") + else: + print(f" Class '{class_name}': No samples present in the test set.") + +def save_plots(config_name, history, plot_dir): + plt.figure(figsize=(10, 4)) + plt.subplot(1, 2, 1) + plt.plot(history['train_loss'], 'r-', label='Train Loss') + plt.title(f'{config_name} Training Loss') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Loss') + plt.grid(True) + plt.legend() + + plt.subplot(1, 2, 2) + plt.plot(history['train_acc'], 'g-', label='Train Acc') + plt.plot(history['test_acc'], 'b-', label='Test Acc') + plt.title(f'{config_name} Accuracy') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend() + + plt.tight_layout() + filename = f"{config_name.lower().replace(' ', '_')}_history.png" + plt.savefig(os.path.join(plot_dir, filename)) + plt.close() + print(f"Saved {config_name} curves to {filename}") + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # Establish organized directories + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + models_dir = os.path.join(workspace_dir, "models") + plots_dir = os.path.join(workspace_dir, "plots") + os.makedirs(models_dir, exist_ok=True) + os.makedirs(plots_dir, exist_ok=True) + + # 1. Load raw dataset + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + all_results = {} + + # ========================================================================= + # Config 1: Baseline MLP (Amplitude Only) + # ========================================================================= + print("\n--- Preprocessing: Amplitude Only (Config 1 & 2) ---") + x_train_amp = dataset.preprocess_csi_amp_only(x_train_raw) + x_test_amp = dataset.preprocess_csi_amp_only(x_test_raw) + + x_train_amp_t = torch.tensor(x_train_amp, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 114, 50) + x_test_amp_t = torch.tensor(x_test_amp, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader_amp = DataLoader(TensorDataset(x_train_amp_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader_amp = DataLoader(TensorDataset(x_test_amp_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + model_mlp = models.SimpleMLP(input_dim=5700, num_classes=4).to(device) + best_acc_mlp, weights_mlp, history_mlp = train_configuration( + "Baseline MLP (Amp Only)", model_mlp, train_loader_amp, test_loader_amp, epochs=20, device=device + ) + all_results["Baseline MLP (Amp Only)"] = (best_acc_mlp, history_mlp) + torch.save(weights_mlp, os.path.join(models_dir, "best_baseline_mlp.pth")) + save_plots("Baseline MLP (Amp Only)", history_mlp, plots_dir) + evaluate_best_model("Baseline MLP (Amp Only)", model_mlp, weights_mlp, test_loader_amp, device) + + # ========================================================================= + # Config 2: Intermediate CNN1D (Amplitude Only) + # ========================================================================= + model_cnn1d_amp = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=114, num_classes=4).to(device) + best_acc_cnn_amp, weights_cnn_amp, history_cnn_amp = train_configuration( + "Intermediate CNN1D (Amp Only)", model_cnn1d_amp, train_loader_amp, test_loader_amp, epochs=20, device=device + ) + all_results["Intermediate CNN1D (Amp Only)"] = (best_acc_cnn_amp, history_cnn_amp) + torch.save(weights_cnn_amp, os.path.join(models_dir, "best_intermediate_cnn.pth")) + save_plots("Intermediate CNN1D (Amp Only)", history_cnn_amp, plots_dir) + evaluate_best_model("Intermediate CNN1D (Amp Only)", model_cnn1d_amp, weights_cnn_amp, test_loader_amp, device) + + # ========================================================================= + # Config 3: Optimized CNN1D (Amplitude + Calibrated Phase Fusion) + # ========================================================================= + print("\n--- Preprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion (Config 3) ---") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + x_train_fusion_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) # (N, 228, 50) + x_test_fusion_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader_fusion = DataLoader(TensorDataset(x_train_fusion_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader_fusion = DataLoader(TensorDataset(x_test_fusion_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + model_cnn1d_fusion = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_fusion, weights_fusion, history_fusion = train_configuration( + "Optimized CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn1d_fusion, train_loader_fusion, test_loader_fusion, epochs=20, device=device + ) + all_results["Optimized CNN1D (Amp + Phase)"] = (best_acc_fusion, history_fusion) + torch.save(weights_fusion, os.path.join(models_dir, "best_optimized_cnn.pth")) + save_plots("Optimized CNN1D (Amp + Phase)", history_fusion, plots_dir) + evaluate_best_model("Optimized CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn1d_fusion, weights_fusion, test_loader_fusion, device) + + # 4. Generate Joint Comparison Plot + plt.figure(figsize=(10, 6)) + for name, (best_acc, history) in all_results.items(): + plt.plot(range(1, len(history['test_acc']) + 1), history['test_acc'], label=f"{name} (Best: {best_acc:.2f}%)") + + plt.title('Test Accuracy Comparison across Milestones (Strict 80/20 split)') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Test Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend(loc='lower right') + plt.tight_layout() + comparison_filename = "model_comparison.png" + plt.savefig(os.path.join(plots_dir, comparison_filename)) + plt.close() + print(f"\nSaved overall comparison plot to {comparison_filename} inside plots/ directory.") + + # 5. Print final summary table + print("\n================ Final Performance Summary ================") + print(f"{'Configuration':30s} | {'Best Test Accuracy (%)':22s}") + print("-" * 55) + for name, (acc, _) in all_results.items(): + print(f"{name:30s} | {acc:22.2f}%") + +if __name__ == '__main__': + main() diff --git a/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train_new.py b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train_new.py new file mode 100644 index 0000000..302b5b3 --- /dev/null +++ b/src/firmware-code/p4_remote_wifi/transform_tool/train_src/train_new.py @@ -0,0 +1,208 @@ +# -*- coding: utf-8 -*- +import os +import sys +import numpy as np +import torch +import torch.nn as nn +import torch.optim as optim +from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset +import matplotlib.pyplot as plt + +# Adjust path to import dataset and models +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) +import dataset +import models + +# Set random seeds for reproducibility +torch.manual_seed(42) +np.random.seed(42) + +# ----------------- Transformer Architecture ----------------- +class PositionalEncoding(nn.Module): + def __init__(self, d_model, max_len=500): + super().__init__() + pe = torch.zeros(max_len, d_model) + position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1).float() + div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(np.log(10000.0) / d_model)) + pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) + pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + pe = pe.unsqueeze(0) + self.register_buffer('pe', pe) + + def forward(self, x): + return x + self.pe[:, :x.size(1)] + +class CSITransformer(nn.Module): + def __init__(self, input_dim=228, d_model=128, nhead=4, num_layers=2, num_classes=4): + super(CSITransformer, self).__init__() + self.input_proj = nn.Linear(input_dim, d_model) + self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model) + encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer( + d_model=d_model, + nhead=nhead, + dim_feedforward=256, + dropout=0.1, + batch_first=True + ) + self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) + self.classifier = nn.Sequential( + nn.Linear(d_model, 64), + nn.ReLU(), + nn.Dropout(0.3), + nn.Linear(64, num_classes) + ) + + def forward(self, x): + # input shape: (batch, channels, time) = (batch, 228, 50) + x = x.permute(0, 2, 1) # -> (batch, 50, 228) + x = self.input_proj(x) + x = self.pos_encoder(x) + x = self.transformer(x) + x = x.mean(dim=1) # Global Average Pooling over temporal axis + return self.classifier(x) + +# ----------------- Training Pipeline ----------------- +def train_configuration(config_name, model, train_loader, test_loader, epochs, device): + print(f"\n================ Training Configuration: {config_name} ================") + criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) + optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-2) + scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs) + + best_test_acc = 0.0 + history = {'train_loss': [], 'train_acc': [], 'test_acc': []} + + for epoch in range(epochs): + model.train() + correct, total, loss_val = 0, 0, 0.0 + for inputs, labels in train_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + optimizer.zero_grad() + outputs = model(inputs) + loss = criterion(outputs, labels) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_val += loss.item() + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + total += labels.size(0) + correct += (predicted == labels).sum().item() + + train_acc = 100 * correct / total + scheduler.step() + + # Evaluation + model.eval() + test_correct, test_total = 0, 0 + with torch.no_grad(): + for inputs, labels in test_loader: + inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) + outputs = model(inputs) + _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) + test_total += labels.size(0) + test_correct += (predicted == labels).sum().item() + + test_acc = 100 * test_correct / test_total + avg_loss = loss_val / len(train_loader) + + history['train_loss'].append(avg_loss) + history['train_acc'].append(train_acc) + history['test_acc'].append(test_acc) + + if test_acc > best_test_acc: + best_test_acc = test_acc + + print(f"Epoch {epoch+1:02d}/{epochs:02d}: Loss={avg_loss:.4f}, Train Acc={train_acc:.2f}%, Test Acc={test_acc:.2f}%") + + print(f"Finished {config_name}! Best Test Accuracy: {best_test_acc:.2f}%") + return best_test_acc, history + +def main(): + device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") + print(f"Using device: {device}") + + # Establish organized directories + src_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + workspace_dir = os.path.dirname(src_dir) + plots_dir = os.path.join(workspace_dir, "plots") + os.makedirs(plots_dir, exist_ok=True) + + # 1. Load raw dataset using dataset.py + X_by_label = dataset.load_dataset() + x_train_raw, x_test_raw, y_train, y_test = dataset.split_80_20(X_by_label) + + # 2. Preprocess: Fused Amplitude + Calibrated Phase + print("\n--- Preprocessing: Amplitude + Calibrated Phase Fusion ---") + x_train_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_train_raw) + x_test_fusion = dataset.preprocess_csi_fusion(x_test_raw) + + # Permute to (N, channels, time) = (N, 228, 50) + x_train_t = torch.tensor(x_train_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + x_test_t = torch.tensor(x_test_fusion, dtype=torch.float32).permute(0, 2, 1) + + train_loader = DataLoader(TensorDataset(x_train_t, torch.tensor(y_train)), batch_size=64, shuffle=True) + test_loader = DataLoader(TensorDataset(x_test_t, torch.tensor(y_test)), batch_size=64, shuffle=False) + + epochs = 20 + all_results = {} + + # ========================================================================= + # Config 1: Simple MLP (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_mlp = models.SimpleMLP(input_dim=11400, num_classes=4).to(device) + best_acc_mlp, history_mlp = train_configuration( + "MLP (Amp + Phase)", model_mlp, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["MLP"] = (best_acc_mlp, history_mlp) + + # ========================================================================= + # Config 2: CNN1D (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_cnn = models.Advanced1DCNN(n_subcarriers=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_cnn, history_cnn = train_configuration( + "CNN1D (Amp + Phase)", model_cnn, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["CNN1D"] = (best_acc_cnn, history_cnn) + + # ========================================================================= + # Config 3: LSTM (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_lstm = models.LSTMGestureClassifier(input_dim=228, num_classes=4).to(device) + best_acc_lstm, history_lstm = train_configuration( + "LSTM (Amp + Phase)", model_lstm, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["LSTM"] = (best_acc_lstm, history_lstm) + + # ========================================================================= + # Config 4: Transformer (Fused Amp + Phase) + # ========================================================================= + model_transformer = CSITransformer(input_dim=228, d_model=128, nhead=4, num_layers=2, num_classes=4).to(device) + best_acc_trans, history_trans = train_configuration( + "Transformer (Amp + Phase)", model_transformer, train_loader, test_loader, epochs=epochs, device=device + ) + all_results["Transformer"] = (best_acc_trans, history_trans) + + # 3. Generate Evaluation Plot (Test Accuracy) + plt.figure(figsize=(10, 6)) + for name, (best_acc, history) in all_results.items(): + plt.plot(range(1, epochs + 1), history['test_acc'], marker='o', label=f"{name} (Best: {best_acc:.2f}%)") + + plt.title('Test Accuracy Comparison across Architectures (Amplitude + Phase Fusion)') + plt.xlabel('Epoch') + plt.ylabel('Test Accuracy (%)') + plt.grid(True) + plt.legend(loc='lower right') + plt.tight_layout() + + comparison_filename = "comparison_new.png" + plt.savefig(os.path.join(plots_dir, comparison_filename)) + plt.close() + print(f"\nSaved overall comparison plot to {comparison_filename} inside plots/ directory.") + + # 4. Print final summary table + print("\n================ Final Performance Summary ================") + print(f"{'Architecture':15s} | {'Best Test Accuracy (%)':22s}") + print("-" * 42) + for name, (acc, _) in all_results.items(): + print(f"{name:15s} | {acc:22.2f}%") + +if __name__ == '__main__': + main()