本项目使用多层感知机实现了人体4种健身动作的识别，本仓库包含以下部分：
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小程序：
用于数据收集与动作识别；
模型部署在JS代码当中，可以在飞行模式下离线运行。
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python-notebook：详细介绍了数据处理与模型训练的全过程，包括：
数据格式化；
数字信号处理；
模型选择；
超参数调优；
模型导出。
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单片机：
将模型部署在单片机上，采用洞洞板+杜邦线连接如下：
为了检验部署是否成功，随机选取10个样本，存储到单片机中进行分类。如果分类正确的个数大于等于7，则L42灯亮；否则L41灯亮。经过试验，当模型部署在单片机上时，能正确识别7个样本，如下图所示，L42灯亮。
