{"id":1422,"date":"2022-01-13T13:27:36","date_gmt":"2022-01-13T13:27:36","guid":{"rendered":"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/?p=1422"},"modified":"2023-11-13T09:44:59","modified_gmt":"2023-11-13T09:44:59","slug":"teach-bme688-how-to-smell","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/de\/teach-bme688-wie-man-duftet\/","title":{"rendered":"Bringen Sie Ihrem BME688 bei, wie man riecht"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"638\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Teach-Your-BME688-How-To-Smell-Title-Image.png\" alt=\"Bringen Sie Ihrem BME688 bei, wie man das Titelbild riecht\" class=\"wp-image-5957\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Teach-Your-BME688-How-To-Smell-Title-Image.png 960w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Teach-Your-BME688-How-To-Smell-Title-Image-300x199.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Teach-Your-BME688-How-To-Smell-Title-Image-768x510.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Teach-Your-BME688-How-To-Smell-Title-Image-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ein vollst\u00e4ndiger Leitfaden f\u00fcr die Schulung Ihres BME688-Sensors<\/h2>\n\n\n\n<p>Hallo, liebe Technikbegeisterte! Bosch hat die <a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688<\/a>, einem fantastischen neuen Sensor, der bis zu vier verschiedene Ger\u00fcche unterscheiden kann. In dieser Anleitung werden alle Details erkl\u00e4rt, wie Sie Ihrem BME688 beibringen, Ger\u00fcche zu unterscheiden. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie neu in KI oder Python sind. Diese Anleitung ist f\u00fcr Anf\u00e4nger geeignet.<\/p>\n\n\n\n<p>Also, lassen Sie uns gleich loslegen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Voraussetzungen<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/raspberry-pi-4-model-b-8gb?_pos=1&amp;_sid=2d20515a2&amp;_ss=r&amp;variant=40326643974324\">Raspberry Pi<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688 Breakout Board<\/a> oder <a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Bosch BME688 Gassensor-Entwicklungskit<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Exemplare, die gew\u00fcnschte Ger\u00fcche erzeugen<\/li>\n\n\n\n<li>Ein luftdichtes Beh\u00e4ltnis zur Aufnahme des Sensors und der Probe<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">BSEC und AI Studio von Bosch<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Schritte<\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>W\u00e4hlen Sie Ihre Anwendung<\/li>\n\n\n\n<li>Daten aufzeichnen<\/li>\n\n\n\n<li>Trainieren Sie den Algorithmus<\/li>\n\n\n\n<li>Ger\u00fcche erkennen<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. W\u00e4hlen Sie Ihre Anwendung<\/h2>\n\n\n\n<p>Der erste Schritt besteht darin, Ihre Anwendung zu w\u00e4hlen. In diesem Leitfaden werde ich Fleisch und K\u00e4se als Beispiele verwenden. Aber es gibt eine endlose Reihe von M\u00f6glichkeiten. Sie k\u00f6nnen Obst von Gem\u00fcse oder Reinigungsmittel von Parf\u00fcm unterscheiden. Sie k\u00f6nnten auch versuchen, festzustellen, wann Lebensmittel verdorben sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei der Auswahl einer Anwendung sollten Sie einige Dinge beachten. Sie brauchen viele Exemplare f\u00fcr jede Klasse, die Sie unterscheiden wollen, um sicherzustellen, dass der Algorithmus robust wird. F\u00fcr den Anfang sollten Sie etwas w\u00e4hlen, das billig und weithin verf\u00fcgbar ist. Denken Sie auch daran, dass es ratsam ist, normale Luft als eine der Klassen zu verwenden, da sie fast immer vorhanden sein wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Um einen robusten Algorithmus zu erstellen, sollten Sie f\u00fcr jedes Exemplar mindestens eine halbe Stunde an Messdaten verwenden. Daher sind Proben, die einen konstanten Geruch erzeugen, eine gute Wahl. Achten Sie au\u00dferdem darauf, eine breite Palette von Proben zu verwenden. Wenn Sie z. B. nur Orangen, Zitronen und Limetten f\u00fcr Ihre Obstklasse verwenden, kann es sein, dass der Sensor eine Himbeere nicht als Obst klassifizieren kann, weil sie sich zu sehr von den Proben unterscheidet, die Sie zum Training verwendet haben. Je mehr verschiedene Exemplare verwendet werden, desto besser.<\/p>\n\n\n\n<p>Sobald Sie Ihre Wahl getroffen haben, ist es an der Zeit, ein neues AI Studio Projekt zu erstellen. \u00d6ffnen Sie AI Studio und dr\u00fccken Sie die <span style=\"background-color:#0a3ec2\" class=\"tadv-background-color\"> <span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span style=\"color:#ffffff\" class=\"tadv-color\">Projekt erstellen ...<\/span><\/strong><\/span> <\/span> Taste. Dr\u00fccken Sie . <strong>BME-Karte konfigurieren<\/strong> wenn Sie Daten mit einer bestimmten Konfiguration aufzeichnen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Daten aufzeichnen<\/h2>\n\n\n\n<p>Dieser Prozess variiert, je nachdem, ob Sie die <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688 Breakout Board<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> oder <\/span><a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Bosch BME688 Gassensor-Entwicklungskit<\/a> (weiteres Shuttle-Board). Die Pendelplatine ist einfacher zu benutzen und erfasst Daten achtmal schneller als die Breakout-Platine, aber sie ist viel teurer. In den folgenden Abschnitten werde ich beide Methoden im Detail erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong><span style=\"color:#6038b2\" class=\"has-inline-color\">Anmerkung:<\/span><\/strong> Der BME688-Sensor ben\u00f6tigt eine gewisse Zeit, um sich an die Umgebung anzupassen und sich einzubrennen. Lassen Sie ihn mindestens 24 Stunden lang laufen, bevor Sie Ihre Trainingsdaten aufzeichnen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aufzeichnung von Daten mit dem BME688 Shuttle Board<\/h3>\n\n\n\n<p>BOSCH hat das Shuttle-Board mit acht BME688-Sensoren ausgestattet, so dass es in der gleichen Zeit achtmal so viele Daten liefert. Die gesamte Software ist bereits installiert, so dass das Board sofort einsatzbereit ist. Siehe <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4vdliMRtxBY\">dieses Video-Tutorial von Bosch<\/a> um mehr \u00fcber das Messverfahren zu erfahren.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn Sie viele Exemplare in einer einzigen Sitzung aufnehmen, sollten Sie sich die Reihenfolge der Exemplare notieren, um Verwechslungen zu vermeiden. Sie k\u00f6nnen die Daten in AI Studio sp\u00e4ter immer noch zuschneiden, scheuen Sie sich also nicht, viele Daten zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Aufzeichnung von Daten mit dem BME688 Breakout Board<\/h3>\n\n\n\n<p>Wenn Sie die <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688 Breakout Board<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> <\/span>Ich empfehle Ihnen trotzdem, sich die <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4vdliMRtxBY\">Bosch-Anleitung<\/a> weil es einige n\u00fctzliche Informationen \u00fcber den Trainingsprozess in AI Studio liefert. Um die Trainingsdaten aufzuzeichnen, sind jedoch einige zus\u00e4tzliche Schritte erforderlich.<\/p>\n\n\n\n<p>Wir bei <a href=\"https:\/\/pi3g.com\/\">pi3g<\/a> eine Python-Bibliothek f\u00fcr die BME68X-Sensoren erstellt, die Sie mit <a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">Boschs BSEC 2.0<\/a>. Es ist also hilfreich, wenn Sie etwas Python-Erfahrung haben, aber es ist nicht notwendig.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong><span style=\"color:#6038b2\" class=\"has-inline-color\">Anmerkung:<\/span><\/strong> Siehe die Installations- und Gebrauchsanweisungen direkt auf unserer <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">GitHub<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Beginnen Sie mit dem Klonen unserer <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">bme68x-python-library<\/a>. Dies kann durch Ausf\u00fchren des folgenden Befehls in einem Bash-Terminal erfolgen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kevinbatdorf-code-block-pro\" data-code-block-pro-font-family=\"Code-Pro-JetBrains-Mono\" style=\"font-size:.875rem;font-family:Code-Pro-JetBrains-Mono,ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,Monaco,Consolas,monospace;line-height:1.25rem;--cbp-tab-width:2;tab-size:var(--cbp-tab-width, 2)\"><span style=\"display:block;padding:16px 0 0 16px;margin-bottom:-1px;width:100%;text-align:left;background-color:#2e3440ff\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"54\" height=\"14\" viewbox=\"0 0 54 14\"><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\" transform=\"translate(1 1)\"><circle cx=\"6\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FF5F56\" stroke=\"#E0443E\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"26\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FFBD2E\" stroke=\"#DEA123\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"46\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#27C93F\" stroke=\"#1AAB29\" stroke-width=\".5\"><\/circle><\/g><\/svg><\/span><span role=\"button\" tabindex=\"0\" data-code=\"git clone https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library.git\" style=\"color:#d8dee9ff;display:none\" aria-label=\"Kopieren\" class=\"code-block-pro-copy-button\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" style=\"width:24px;height:24px\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 24 24\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path class=\"with-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2m-6 9l2 2 4-4\"><\/path><path class=\"without-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2\"><\/path><\/svg><\/span><pre class=\"shiki nord\" style=\"background-color: #2e3440ff\" tabindex=\"0\"><code data-no-translation=\"\"><span class=\"line\"><span style=\"color: #D8DEE9\">git<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">clone<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> https<\/span><span style=\"color: #ECEFF4\">:<\/span><span style=\"color: #616E88\">\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library.git<\/span><\/span><\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<p>Nun m\u00fcssen Sie das Python-Modul bme68x erstellen und installieren. Das <a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">BSEC 2.0<\/a> ist eine propriet\u00e4re Software, daher m\u00fcssen Sie die Version 2.0.6.1 direkt von Bosch herunterladen und der Lizenz zustimmen. Entpacken Sie sie in den Ordner bme68x-python-library und fahren Sie mit diesen Befehlen fort.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kevinbatdorf-code-block-pro\" data-code-block-pro-font-family=\"Code-Pro-JetBrains-Mono\" style=\"font-size:.875rem;font-family:Code-Pro-JetBrains-Mono,ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,Monaco,Consolas,monospace;line-height:1.25rem;--cbp-tab-width:2;tab-size:var(--cbp-tab-width, 2)\"><span style=\"display:block;padding:16px 0 0 16px;margin-bottom:-1px;width:100%;text-align:left;background-color:#2e3440ff\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"54\" height=\"14\" viewbox=\"0 0 54 14\"><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\" transform=\"translate(1 1)\"><circle cx=\"6\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FF5F56\" stroke=\"#E0443E\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"26\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FFBD2E\" stroke=\"#DEA123\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"46\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#27C93F\" stroke=\"#1AAB29\" stroke-width=\".5\"><\/circle><\/g><\/svg><\/span><span role=\"button\" tabindex=\"0\" data-code=\"cd path\/to\/bme68x-python-librarysudo python3 setup.py install\" style=\"color:#d8dee9ff;display:none\" aria-label=\"Kopieren\" class=\"code-block-pro-copy-button\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" style=\"width:24px;height:24px\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 24 24\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path class=\"with-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2m-6 9l2 2 4-4\"><\/path><path class=\"without-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2\"><\/path><\/svg><\/span><pre class=\"shiki nord\" style=\"background-color: #2e3440ff\" tabindex=\"0\"><code data-no-translation=\"\"><span class=\"line\"><span style=\"color: #D8DEE9\">cd<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">path<\/span><span style=\"color: #81A1C1\">\/<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">to<\/span><span style=\"color: #81A1C1\">\/<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">bme68x<\/span><span style=\"color: #81A1C1\">-<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">python<\/span><span style=\"color: #81A1C1\">-<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">library<\/span><\/span>\n<span class=\"line\"><span style=\"color: #D8DEE9\">sudo<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">python3<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">setup<\/span><span style=\"color: #ECEFF4\">.<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">py<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">install<\/span><\/span><\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<p>Jetzt k\u00f6nnen Sie die <strong>bmerawdata.py<\/strong> Skript mit den Standardeinstellungen.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-kevinbatdorf-code-block-pro\" data-code-block-pro-font-family=\"Code-Pro-JetBrains-Mono\" style=\"font-size:.875rem;font-family:Code-Pro-JetBrains-Mono,ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,Monaco,Consolas,monospace;line-height:1.25rem;--cbp-tab-width:2;tab-size:var(--cbp-tab-width, 2)\"><span style=\"display:block;padding:16px 0 0 16px;margin-bottom:-1px;width:100%;text-align:left;background-color:#2e3440ff\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"54\" height=\"14\" viewbox=\"0 0 54 14\"><g fill=\"none\" fill-rule=\"evenodd\" transform=\"translate(1 1)\"><circle cx=\"6\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FF5F56\" stroke=\"#E0443E\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"26\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#FFBD2E\" stroke=\"#DEA123\" stroke-width=\".5\"><\/circle><circle cx=\"46\" cy=\"6\" r=\"6\" fill=\"#27C93F\" stroke=\"#1AAB29\" stroke-width=\".5\"><\/circle><\/g><\/svg><\/span><span role=\"button\" tabindex=\"0\" data-code=\"cd tools\/bmerawdatapython3 bmerawdata.py\" style=\"color:#d8dee9ff;display:none\" aria-label=\"Kopieren\" class=\"code-block-pro-copy-button\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" style=\"width:24px;height:24px\" fill=\"none\" viewbox=\"0 0 24 24\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\"><path class=\"with-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2m-6 9l2 2 4-4\"><\/path><path class=\"without-check\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" d=\"M9 5H7a2 2 0 00-2 2v12a2 2 0 002 2h10a2 2 0 002-2V7a2 2 0 00-2-2h-2M9 5a2 2 0 002 2h2a2 2 0 002-2M9 5a2 2 0 012-2h2a2 2 0 012 2\"><\/path><\/svg><\/span><pre class=\"shiki nord\" style=\"background-color: #2e3440ff\" tabindex=\"0\"><code data-no-translation=\"\"><span class=\"line\"><span style=\"color: #D8DEE9\">cd<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">tools<\/span><span style=\"color: #81A1C1\">\/<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">bmerawdata<\/span><\/span>\n<span class=\"line\"><span style=\"color: #D8DEE9\">python3<\/span><span style=\"color: #D8DEE9FF\"> <\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">bmerawdata<\/span><span style=\"color: #ECEFF4\">.<\/span><span style=\"color: #D8DEE9\">py<\/span><\/span><\/code><\/pre><\/div>\n\n\n\n<p>Das Skript zeigt die aufgezeichneten Daten nach jeder Messung an. Beenden Sie das Skript und speichern Sie die Daten in einer AI Studio-kompatiblen Datei, indem Sie <strong>Strg+c<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Trainieren Sie den Algorithmus<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Daten importieren<\/h3>\n\n\n\n<p>Unabh\u00e4ngig davon, ob Sie die <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688 Breakout Board<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> oder die <\/span><a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Bosch BME688 Gassensor-Entwicklungskit<\/a>Der n\u00e4chste Schritt besteht darin, die Daten in AI Studio zu importieren. Dr\u00fccken Sie die <span style=\"background-color:#0a3ec2\" class=\"tadv-background-color\"> <span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span style=\"color:#ffffff\" class=\"tadv-color\">Daten importieren<\/span><\/strong><\/span> <\/span> Schaltfl\u00e4che und w\u00e4hlen Sie Ihre .bmerawdata-Datei aus.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"919\" height=\"762\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ImportData.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1453\" style=\"width:509px;height:421px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ImportData.png 919w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ImportData-300x249.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ImportData-768x637.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ImportData-14x12.png 14w\" sizes=\"auto, (max-width: 919px) 100vw, 919px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Dialogfeld \"Daten importieren<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Ihre Sitzung braucht einen aussagekr\u00e4ftigen Namen. Es bietet sich an, eine Aufz\u00e4hlung der Exemplare zu w\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n<p>Sie k\u00f6nnen ein Diagramm Ihrer Daten sehen, zum Beispiel f\u00fcr den Gasdatenkanal, wie unten gezeigt.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"456\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel-1024x456.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1454\" style=\"width:705px;height:314px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel-1024x456.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel-300x134.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel-768x342.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel-18x8.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-GasDataChannel.png 1402w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Gasdatenkanal<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Wenn die Daten von der Pendelplatine stammen, k\u00f6nnen Sie zwischen den Daten der acht Sensoren umschalten. Jede der farbigen Linien steht f\u00fcr eine Stufe des Heizungsprofils, das zur Erfassung der Daten verwendet wurde.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong><span style=\"color:#6038b2\" class=\"has-inline-color\">Anmerkung:<\/span><\/strong> In den meisten F\u00e4llen sollten Sie nur den Gasdatenkanal f\u00fcr das Training verwenden.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Jetzt m\u00fcssen wir unsere Proben beschriften. Wenn Sie die Daten mit dem Shuttle-Board aufgezeichnet und die Schaltfl\u00e4chen auf dem Board verwendet haben, um die Proben zu markieren, k\u00f6nnen Sie bereits eine Vorlage f\u00fcr jede einzelne Probe sehen. Sie k\u00f6nnen die Proben auch zuschneiden und neue erstellen (z. B. wenn Sie mehrere Proben mit unserem Breakout-Board aufgenommen haben).<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"419\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels-1024x419.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1455\" style=\"width:620px;height:253px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels-1024x419.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels-300x123.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels-768x314.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels-18x7.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-SpecimenLabels.png 1146w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Musteretiketten und Zeitstempel<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Nachdem Sie die Bearbeitung der Sitzung abgeschlossen haben, dr\u00fccken Sie die<span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong> <span style=\"background-color:#0a3ec2\" class=\"tadv-background-color\"> <span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span style=\"color:#ffffff\" class=\"tadv-color\">Daten importieren<\/span><\/strong><\/span> <\/span> <\/strong><\/span>in der rechten unteren Ecke des Dialogs.<\/p>\n\n\n\n<p>Nachdem Sie alle Ihre Proben importiert und beschriftet haben, ist es an der Zeit, den Algorithmus zu erstellen und zu trainieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Erstellen Sie den Algorithmus<\/h3>\n\n\n\n<p>W\u00e4hlen Sie <span class=\"tadv-color\" style=\"color:#0a3ec2\"><span class=\"tadv-background-color\" style=\"background-color:#f5f5f5\"> <strong>Meine Algorithmen<\/strong><\/span><\/span> am oberen Rand und klicken Sie auf <span class=\"tadv-background-color\" style=\"background-color:#0a3ec2\"> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0);color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span class=\"tadv-color\" style=\"color:#ffffff\">+ Neuer Algorithmus<\/span><\/strong><\/mark> <\/span>. Geben Sie Ihrem Algorithmus einen Namen, der seine Aufgabe beschreibt, in meinem Fall <strong>AirMeatCheese<\/strong>. F\u00fcgen Sie dann die Klassen hinzu. Ich habe meine Klassen NormalAir, Meat und Cheese genannt. W\u00e4hlen Sie aus, welche Exemplare zu welcher Klasse geh\u00f6ren, und w\u00e4hlen Sie f\u00fcr jede Klasse eine Farbe.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"529\" height=\"339\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-NameAlgorithm.png\" alt=\"Nennen Sie Ihren Algorithmus\" class=\"wp-image-1458\" style=\"width:420px;height:269px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-NameAlgorithm.png 529w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-NameAlgorithm-300x192.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-NameAlgorithm-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 529px) 100vw, 529px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Nennen Sie Ihren Algorithmus<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"397\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes-1024x397.png\" alt=\"Bearbeiten Sie Ihre Klassen\" class=\"wp-image-1459\" style=\"width:685px;height:265px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes-1024x397.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes-300x116.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes-768x298.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes-18x7.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Classes.png 1147w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Bearbeiten Sie Ihre Klassen<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Um Proben hinzuzuf\u00fcgen oder zu entfernen, k\u00f6nnen Sie auf eine der Klassen klicken. Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr, was die <strong>Fleisch<\/strong> Klasse sieht so aus.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"699\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings-1024x699.png\" alt=\"Ansicht der Fleischklasse\" class=\"wp-image-1460\" style=\"width:679px;height:463px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings-1024x699.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings-300x205.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings-768x524.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings-18x12.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassSettings.png 1297w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ansicht der Fleischklasse<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Unterhalb der Klassen sehen Sie einige zus\u00e4tzliche Daten \u00fcber den Algorithmus.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"520\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData-1024x520.png\" alt=\"Zus\u00e4tzliche Daten zum Algorithmus\" class=\"wp-image-1462\" style=\"width:663px;height:336px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData-1024x520.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData-300x152.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData-768x390.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData-18x9.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ClassesData.png 1147w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Zus\u00e4tzliche Daten zum Algorithmus<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Die Datenbilanz zeigt die Gesamtmessdauer f\u00fcr jede Klasse. Um die beste Leistung zu gew\u00e4hrleisten, sollte die Messdauer f\u00fcr jede Klasse gleich sein. Wenn die Messdauer einer der Klassen viel gr\u00f6\u00dfer ist, kann es sein, dass der Algorithmus sich auf diese Klasse konzentriert. Beachten Sie auch die Schaltfl\u00e4che mit dem Fragezeichen vor jeder \u00dcberschrift. Dr\u00fccken Sie darauf, um genauere Informationen zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-style-default is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong><span style=\"color:#6038b2\" class=\"has-inline-color\">Anmerkung:<\/span><\/strong> Weitere Informationen finden Sie in der BME688 AI Studio Dokumentation.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Unter Datenkan\u00e4le k\u00f6nnen Sie ausw\u00e4hlen, welche der vier Sensorausg\u00e4nge Sie f\u00fcr Ihren Algorithmus verwenden m\u00f6chten. Ich empfehle, nur den Gasdatenkanal zu verwenden, da die anderen Kan\u00e4le meist von der Umgebung und nicht von der Probe abh\u00e4ngen. Sobald Sie alles eingerichtet haben, ist es Zeit f\u00fcr das Training.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ausbildung und Export<\/h3>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"473\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training-1024x473.png\" alt=\"Trainieren Sie Ihren Algorithmus\" class=\"wp-image-1464\" style=\"width:719px;height:332px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training-1024x473.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training-300x139.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training-768x355.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training-18x8.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-Training.png 1158w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Trainieren Sie Ihren Algorithmus<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Hier k\u00f6nnen Sie die Trainingsmethode, die maximalen Runden und die Datenaufteilung ausw\u00e4hlen. Wenn Sie neu im Bereich der neuronalen Netze sind, sollten Sie alles auf den Standardeinstellungen belassen. Dennoch werde ich versuchen, jede dieser Einstellungen kurz zu erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<p>Die einzige Trainingsmethode, die zum Zeitpunkt der Abfassung dieses Artikels zur Verf\u00fcgung steht, ist die ADAM-Optimierung. Dabei handelt es sich um eine spezielle Methode zur Suche nach einem Minimum in der Fehlerfunktion (weniger Fehler bedeutet genauere Vorhersagen). Sie k\u00f6nnen verschiedene Stapelgr\u00f6\u00dfen ausw\u00e4hlen, um die Trainingsgeschwindigkeit und -stabilit\u00e4t zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Erh\u00f6hung der maximalen Trainingsrunden ist eine weitere M\u00f6glichkeit, die Leistung des Algorithmus zu verbessern. In jeder Runde (oft als Epoche bezeichnet) l\u00e4sst AI Studio den gesamten Trainingsdatensatz durch das neuronale Netz laufen. Das bedeutet, dass eine h\u00f6here Anzahl maximaler Runden die Zeit erh\u00f6ht, die f\u00fcr das Training des Algorithmus ben\u00f6tigt wird. In den meisten F\u00e4llen erkennt AI Studio, wenn ein Minimum erreicht ist und beendet das Training, bevor die maximalen Runden erreicht sind. Dadurch wird die Trainingszeit reduziert und eine \u00dcberanpassung vermieden.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00dcberanpassung bedeutet, dass sich das neuronale Netz zu sehr an die Trainingsdaten angepasst hat. Wenn der Algorithmus beim Training eine sehr hohe Genauigkeit erzielt, aber bei realen Tests schlecht abschneidet, sollten Sie die maximalen Trainingsrunden verringern.<\/p>\n\n\n\n<p>Mit der Einstellung f\u00fcr die Datenaufteilung k\u00f6nnen Sie festlegen, wie viele Ihrer aufgezeichneten Daten f\u00fcr das Training und wie viele f\u00fcr die Tests verwendet werden sollen. Sie sollten vermeiden, mehr als ein Drittel der Daten zum Testen zu verwenden. Wie der Name schon sagt, wird der Algorithmus nur die Trainingsdaten zum Training verwenden. Nachdem das Training abgeschlossen ist, bewertet AI Studio den Algorithmus anhand der Testdaten, die er noch nie zuvor gesehen hat.<\/p>\n\n\n\n<p>Presse <span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span style=\"background-color:#0a3ec2\" class=\"tadv-background-color\"> <span style=\"color:#074b68\" class=\"has-inline-color\"><strong><span style=\"color:#ffffff\" class=\"tadv-color\">Neuronales Netz trainieren<\/span><\/strong><\/span> <\/span><\/strong><\/span> um das Training zu starten. Sie sehen die gesch\u00e4tzte verbleibende Trainingszeit und ein Liniendiagramm f\u00fcr die Genauigkeit und den Verlust.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"549\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess-1024x549.png\" alt=\"Fortschritte bei der Ausbildung\" class=\"wp-image-1467\" style=\"width:772px;height:413px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess-1024x549.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess-300x161.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess-768x412.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess-18x10.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-TrainingProcess.png 1107w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Fortschritte bei der Ausbildung<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Mit jeder Epoche sollten sich die Genauigkeit und die Validierungsgenauigkeit verbessern, w\u00e4hrend der Verlust und der Validierungsverlust abnehmen sollten. Warten Sie, bis das Training beendet ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Wenn das Training abgeschlossen ist, \u00fcberpr\u00fcfen Sie die Konfusionsmatrix. Sie enth\u00e4lt wichtige Informationen \u00fcber die Trainingsergebnisse. Die interessanteste Statistik ist die Genauigkeit, aber wenn Ihre Trainingsdaten ungleichm\u00e4\u00dfig verteilt sind, ist der F1-Score m\u00f6glicherweise eine bessere Metrik.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image is-style-default\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"505\" src=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix-1024x505.png\" alt=\"Konfusionsmatrix und Trainingsergebnisse\" class=\"wp-image-1468\" style=\"width:702px;height:346px\" srcset=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix-1024x505.png 1024w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix-300x148.png 300w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix-768x379.png 768w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix-18x9.png 18w, https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/BME688-ConfusionMatrix.png 1096w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Konfusionsmatrix und Trainingsergebnisse<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Sie werden selten eine Genauigkeit von \u00fcber 90% erreichen. Wenn die Genauigkeit \u00fcber 80% liegt, sollten Sie den Algorithmus exportieren, um ihn zu testen. Wir erkennen Ger\u00fcche mit unserem <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> Web-Schnittstelle. Stellen Sie sicher, dass Sie den Algorithmus f\u00fcr BSEC Version 2.0.6.1 exportieren, da <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> unterst\u00fctzt bisher nur diese Version.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p><strong><span style=\"color:#6038b2\" class=\"has-inline-color\">Anmerkung:<\/span><\/strong> In den meisten F\u00e4llen wird das Training beendet sein, bevor die gesch\u00e4tzte Dauer erreicht ist.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Ger\u00fcche erkennen<\/h2>\n\n\n\n<p>Um Ger\u00fcche zu erkennen, installieren Sie einfach die <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> Client und verbinden Sie ihn mit Ihrem Konto. Wenn Sie nicht \u00fcber <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> doch registrieren Sie sich einfach kostenlos und folgen Sie den dort gegebenen Anweisungen. Mit unserer Digital Nose App k\u00f6nnen Sie Ihren trainierten Algorithmus hochladen und \u00fcber die Weboberfl\u00e4che Live-Vorhersagen sehen. Sehen Sie sich die <a href=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/bme688-digitalnose-detect-different-smell-patterns-with-bosch-bme688-sensor-and-ai-technology\/\">Digitale Nasenhilfe<\/a> f\u00fcr eine vollst\u00e4ndige Erkl\u00e4rung, wie man die App benutzt.<\/p>\n\n\n\n<p>Eine weitere M\u00f6glichkeit, Ger\u00fcche zu erkennen, ist die Verwendung unseres <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">BME68X Python-Erweiterung<\/a>. Dies erfordert etwas Python-Programmierung, bietet aber mehr Kontrolle und erm\u00f6glicht es Ihnen, Ihre eigenen Anwendungen mit Ihrem Algorithmus zu erstellen. Siehe die <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/blob\/main\/README.md\">README.md<\/a>die <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/blob\/main\/PythonDocumentation.md\">Dokumentation.md<\/a> und die <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/tree\/main\/examples\">Beispiele<\/a> um zu erfahren, wie man die Erweiterung installiert und verwendet.<\/p>\n\n\n\n<p>So, das war's. Sie sollten jetzt in der Lage sein, Daten aufzuzeichnen, Ihren Algorithmus zu trainieren und Ger\u00fcche zu erkennen. Bitte lassen Sie mich wissen, ob Sie diese Anleitung n\u00fctzlich fanden oder ob Sie Probleme hatten, dieser Anleitung zu folgen.<\/p>\n\n\n\n<p>Kontaktieren Sie mich unter nathan@pi3g.com<\/p>\n<div class=\"shariff shariff-align-center shariff-widget-align-left shariff-buttonstretch\"><ul class=\"shariff-buttons theme-white orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button twitter shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#595959\"><a href=\"https:\/\/twitter.com\/share?url=https%3A%2F%2Fpicockpit.com%2Fraspberry-pi%2Fde%2Fteach-bme688-wie-man-duftet%2F&text=Teach%20your%20BME688%20how%20to%20smell\" title=\"Bei X teilen\" aria-label=\"Bei X teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#000; color:#000\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"fill:#000\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 24 24\"><path fill=\"#000\" d=\"M14.258 10.152L23.176 0h-2.113l-7.747 8.813L7.133 0H0l9.352 13.328L0 23.973h2.113l8.176-9.309 6.531 9.309h7.133zm-2.895 3.293l-.949-1.328L2.875 1.56h3.246l6.086 8.523.945 1.328 7.91 11.078h-3.246zm0 0\"\/><\/svg><\/span><span class=\"shariff-text\" style=\"color:#000\">teilen<\/span>&nbsp;<\/a><\/li><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fpicockpit.com%2Fraspberry-pi%2Fde%2Fteach-bme688-wie-man-duftet%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#3b5998; color:#3b5998\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"fill:#3b5998\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 18 32\"><path fill=\"#3b5998\" d=\"M17.1 0.2v4.7h-2.8q-1.5 0-2.1 0.6t-0.5 1.9v3.4h5.2l-0.7 5.3h-4.5v13.6h-5.5v-13.6h-4.5v-5.3h4.5v-3.9q0-3.3 1.9-5.2t5-1.8q2.6 0 4.1 0.2z\"\/><\/svg><\/span><span class=\"shariff-text\" style=\"color:#3b5998\">teilen<\/span>&nbsp;<\/a><\/li><li class=\"shariff-button telegram shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4084A6\"><a href=\"https:\/\/telegram.me\/share\/url?url=https%3A%2F%2Fpicockpit.com%2Fraspberry-pi%2Fde%2Fteach-bme688-wie-man-duftet%2F&text=Teach%20your%20BME688%20how%20to%20smell\" title=\"Bei Telegram teilen\" aria-label=\"Bei Telegram teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#0088cc; color:#0088cc\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"fill:#0088cc\"><svg width=\"32px\" height=\"20px\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 32 32\"><path fill=\"#0088cc\" d=\"M30.8 6.5l-4.5 21.4c-.3 1.5-1.2 1.9-2.5 1.2L16.9 24l-3.3 3.2c-.4.4-.7.7-1.4.7l.5-7L25.5 9.2c.6-.5-.1-.8-.9-.3l-15.8 10L2 16.7c-1.5-.5-1.5-1.5.3-2.2L28.9 4.3c1.3-.5 2.3.3 1.9 2.2z\"\/><\/svg><\/span><span class=\"shariff-text\" style=\"color:#0088cc\">teilen<\/span>&nbsp;<\/a><\/li><li class=\"shariff-button reddit shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#ff5700\"><a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/submit?url=https%3A%2F%2Fpicockpit.com%2Fraspberry-pi%2Fde%2Fteach-bme688-wie-man-duftet%2F\" title=\"Bei Reddit teilen\" aria-label=\"Bei Reddit teilen\" role=\"button\" rel=\"noopener nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; background-color:#ff4500; color:#ff4500\" target=\"_blank\"><span class=\"shariff-icon\" style=\"fill:#ff4500\"><svg xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" viewbox=\"0 0 512 512\"><path fill=\"#ff4500\" d=\"M440.3 203.5c-15 0-28.2 6.2-37.9 15.9-35.7-24.7-83.8-40.6-137.1-42.3L293 52.3l88.2 19.8c0 21.6 17.6 39.2 39.2 39.2 22 0 39.7-18.1 39.7-39.7s-17.6-39.7-39.7-39.7c-15.4 0-28.7 9.3-35.3 22l-97.4-21.6c-4.9-1.3-9.7 2.2-11 7.1L246.3 177c-52.9 2.2-100.5 18.1-136.3 42.8-9.7-10.1-23.4-16.3-38.4-16.3-55.6 0-73.8 74.6-22.9 100.1-1.8 7.9-2.6 16.3-2.6 24.7 0 83.8 94.4 151.7 210.3 151.7 116.4 0 210.8-67.9 210.8-151.7 0-8.4-.9-17.2-3.1-25.1 49.9-25.6 31.5-99.7-23.8-99.7zM129.4 308.9c0-22 17.6-39.7 39.7-39.7 21.6 0 39.2 17.6 39.2 39.7 0 21.6-17.6 39.2-39.2 39.2-22 .1-39.7-17.6-39.7-39.2zm214.3 93.5c-36.4 36.4-139.1 36.4-175.5 0-4-3.5-4-9.7 0-13.7 3.5-3.5 9.7-3.5 13.2 0 27.8 28.5 120 29 149 0 3.5-3.5 9.7-3.5 13.2 0 4.1 4 4.1 10.2.1 13.7zm-.8-54.2c-21.6 0-39.2-17.6-39.2-39.2 0-22 17.6-39.7 39.2-39.7 22 0 39.7 17.6 39.7 39.7-.1 21.5-17.7 39.2-39.7 39.2z\"\/><\/svg><\/span><span class=\"shariff-text\" style=\"color:#ff4500\">teilen<\/span>&nbsp;<\/a><\/li><\/ul><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine vollst\u00e4ndige Anleitung zum Trainieren des BME688-Sensors Hallo, liebe Technikbegeisterte! 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