{"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\/it\/insegnare-bme688-come-odiare\/","title":{"rendered":"Insegna al tuo BME688 come annusare"},"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=\"Insegnate al vostro BME688 a sentire l&#039;odore Titolo immagine\" 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\">Una guida completa su come addestrare il tuo sensore BME688<\/h2>\n\n\n\n<p>Ciao amici appassionati di tecnologia! Bosch ha rilasciato il <a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">BME688<\/a>, un nuovo fantastico sensore che pu\u00f2 distinguere fino a quattro diversi odori. Questa guida vi spiegher\u00e0 tutti i dettagli per insegnare al vostro BME688 come distinguere gli odori. Non preoccupatevi se siete nuovi di AI o di Python. Questa guida \u00e8 adatta ai principianti.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi, facciamo un salto avanti.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Prerequisiti<\/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\">Scheda di breakout BME688<\/a> o <a href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Kit di sviluppo del sensore di gas Bosch BME688<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Esemplari che producono gli odori desiderati<\/li>\n\n\n\n<li>Un contenitore ermetico per ospitare il sensore e il campione<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">BSEC e AI Studio di 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\">Passi<\/h3>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Scegli la tua applicazione<\/li>\n\n\n\n<li>Registrare i dati<\/li>\n\n\n\n<li>Addestrare l'algoritmo<\/li>\n\n\n\n<li>Rilevare gli odori<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Scegli la tua applicazione<\/h2>\n\n\n\n<p>Il primo passo \u00e8 quello di scegliere la vostra applicazione. Per questa guida user\u00f2 carne e formaggio come esempi. Ma c'\u00e8 una gamma infinita di possibilit\u00e0. Puoi distinguere la frutta dalla verdura o i detergenti dal profumo. Potresti anche provare a determinare quando il cibo \u00e8 andato a male.<\/p>\n\n\n\n<p>Ci sono alcune cose che dovreste considerare quando scegliete un'applicazione. Avete bisogno di molti esemplari per ogni classe che volete distinguere, per assicurarvi che l'algoritmo diventi robusto. Per iniziare dovreste scegliere qualcosa che sia economico e ampiamente disponibile. Tenete anche presente che \u00e8 consigliabile usare l'aria normale come una delle classi, poich\u00e9 sar\u00e0 quasi sempre presente.<\/p>\n\n\n\n<p>Per creare un algoritmo robusto si dovrebbe usare almeno mezz'ora di dati di misurazione per ogni esemplare. Pertanto, gli esemplari che producono un profumo costante sono una buona scelta. Assicurati anche di usare una vasta gamma di campioni. Se, per esempio, usi solo arance, limoni e lime per la tua classe di frutta, il sensore potrebbe non riuscire a classificare un lampone come frutta, perch\u00e9 \u00e8 troppo diverso dagli esemplari che hai usato per l'addestramento. Pi\u00f9 esemplari diversi vengono utilizzati, meglio \u00e8.<\/p>\n\n\n\n<p>Una volta che avete finalizzato la vostra scelta, \u00e8 il momento di creare un nuovo progetto AI Studio. Aprite AI Studio e premete il tasto <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\">Creare il progetto ...<\/span><\/strong><\/span> <\/span> Pulsante. Premere <strong>Configurare la scheda BME<\/strong> se volete registrare i dati con una configurazione specifica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Registrare i dati<\/h2>\n\n\n\n<p>Questo processo varia, a seconda che si utilizzi l'opzione <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">Scheda di breakout BME688<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> o <\/span><a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Kit di sviluppo del sensore di gas Bosch BME688<\/a> (ulteriore scheda shuttle). La scheda shuttle \u00e8 pi\u00f9 facile da usare e catturer\u00e0 i dati otto volte pi\u00f9 velocemente della scheda breakout, ma \u00e8 molto pi\u00f9 costosa. Spiegher\u00f2 entrambi i metodi in dettaglio nelle sezioni seguenti.<\/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\">Nota:<\/span><\/strong> Il sensore BME688 ha bisogno di un po' di tempo per adattarsi all'ambiente e al rodaggio. Assicurati di lasciarlo in funzione per almeno 24 ore prima di registrare i tuoi dati di allenamento<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Registrare dati con la scheda navetta BME688<\/h3>\n\n\n\n<p>BOSCH ha equipaggiato la scheda shuttle con otto sensori BME688, quindi produce otto volte pi\u00f9 dati nella stessa quantit\u00e0 di tempo. Tutto il software \u00e8 gi\u00e0 installato, ed \u00e8 pronto a partire dalla scatola. Guarda <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4vdliMRtxBY\">questo video tutorial di Bosch<\/a> per conoscere il processo di misurazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Se stai registrando molti esemplari in una singola sessione potresti voler annotare la sequenza degli esemplari per evitare confusione. Puoi sempre ritagliare i dati in AI Studio in seguito, quindi non aver paura di catturare molti dati.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Registrare dati con la scheda di breakout BME688<\/h3>\n\n\n\n<p>Se state usando il <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">Scheda di breakout BME688<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> <\/span>Vi consiglio ancora di guardare il <a href=\"https:\/\/youtu.be\/4vdliMRtxBY\">Tutorial Bosch<\/a> perch\u00e9 fornisce alcune informazioni utili sul processo di formazione in AI Studio. Ma per registrare i dati di allenamento sono necessari alcuni passi aggiuntivi.<\/p>\n\n\n\n<p>Noi di <a href=\"https:\/\/pi3g.com\/\">pi3g<\/a> ha creato una libreria python per i sensori BME68X, che potete aggiornare con <a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">Boschs BSEC 2.0<\/a>. Quindi \u00e8 utile se avete un po' di esperienza con python, ma non \u00e8 necessario.<\/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\">Nota:<\/span><\/strong> Vedere le istruzioni per l'installazione e l'uso direttamente sul nostro <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">GitHub<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Iniziare clonando il nostro <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">bme68x-libreria python<\/a>. Questo pu\u00f2 essere fatto eseguendo il seguente comando in un terminale bash.<\/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=\"Copia\" 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>Ora \u00e8 necessario costruire e installare il modulo python bme68x. Il <a href=\"https:\/\/www.bosch-sensortec.com\/software-tools\/software\/bme688-software\/\">BSEC 2.0<\/a> \u00e8 un software proprietario quindi dovete scaricare la versione 2.0.6.1 direttamente da Bosch e accettare la loro licenza. Scompattalo nella cartella bme68x-python-library e procedi con questi comandi.<\/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=\"Copia\" 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>Ora potete eseguire il <strong>bmerawdata.py<\/strong> con le impostazioni predefinite.<\/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=\"Copia\" 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>Lo script visualizzer\u00e0 i dati registrati dopo ogni misurazione. Terminare lo script e salvare i dati in un file compatibile con AI Studio premendo <strong>Ctrl+c<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Addestrare l'algoritmo<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Importazione di dati<\/h3>\n\n\n\n<p>Indipendentemente dal fatto che stiate usando il <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/luftqualitatssensor-bosch-bme688-breakout-board?_pos=2&amp;_sid=9d841f7fd&amp;_ss=r\">Scheda di breakout BME688<\/a><span style=\"font-size: revert; color: initial;\"> o il <\/span><a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/buyzero.de\/en\/products\/bosch-bme688-gas-sensor-developer-kit?variant=37884583182516\">Kit di sviluppo del sensore di gas Bosch BME688<\/a>Il passo successivo \u00e8 importare i dati in AI Studio. Premete il tasto <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\">Importazione di dati<\/span><\/strong><\/span> <\/span> e seleziona il tuo file .bmerawdata.<\/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\">Finestra di dialogo Importazione dei dati<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>La vostra sessione ha bisogno di un nome significativo. \u00c8 opportuno scegliere un'enumerazione degli esemplari.<\/p>\n\n\n\n<p>Puoi vedere un grafico dei tuoi dati per esempio del canale dei dati del gas come mostrato qui sotto.<\/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\">Canale dati gas<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Se i dati provengono dalla scheda shuttle, \u00e8 possibile passare tra i dati degli otto sensori. Ognuna delle linee colorate rappresenta un passo del profilo del riscaldatore che \u00e8 stato utilizzato per catturare i dati.<\/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\">Nota:<\/span><\/strong> Nella maggior parte dei casi si dovrebbe usare solo il canale dei dati del gas per l'allenamento.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Ora abbiamo bisogno di etichettare i nostri campioni. Se hai registrato i dati con la scheda di breakout e hai usato i pulsanti a bordo per marcare i campioni, potrai gi\u00e0 vedere un modello per ognuno di essi. Puoi anche ritagliare gli esemplari e crearne di nuovi (per esempio se hai registrato pi\u00f9 esemplari usando la nostra scheda di breakout).<\/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\">Etichette campione e timbri temporali<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Dopo aver finito di modificare la sessione, premere il tasto<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\">Importazione di dati<\/span><\/strong><\/span> <\/span> <\/strong><\/span>nell'angolo in basso a destra della finestra di dialogo.<\/p>\n\n\n\n<p>Una volta importati ed etichettati tutti i vostri campioni, \u00e8 il momento di creare e addestrare l'algoritmo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Creare l'algoritmo<\/h3>\n\n\n\n<p>Seleziona <span class=\"tadv-color\" style=\"color:#0a3ec2\"><span class=\"tadv-background-color\" style=\"background-color:#f5f5f5\"> <strong>I miei algoritmi<\/strong><\/span><\/span> in alto e cliccare su <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\">+ Nuovo algoritmo<\/span><\/strong><\/mark> <\/span>. Date al vostro algoritmo un nome che rappresenti ci\u00f2 che dovrebbe fare, nel mio caso <strong>AirMeatCheese<\/strong>. Poi aggiungete le classi. Ho chiamato le mie classi NormalAir, Meat e Cheese. Seleziona quali esemplari appartengono a quale classe e scegli un colore per ogni classe.<\/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=\"Dai un nome al tuo algoritmo\" 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\">Dai un nome al tuo algoritmo<\/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=\"Modifica le tue classi\" 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\">Modifica le tue classi<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Per aggiungere o rimuovere esemplari puoi cliccare su una delle classi. Ecco un esempio di ci\u00f2 che il <strong>Carne<\/strong> classe assomiglia.<\/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=\"Vista della classe di carne\" 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\">Vista della classe di carne<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Sotto le classi si possono vedere alcuni dati aggiuntivi sull'algoritmo.<\/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=\"Dati aggiuntivi dell&#039;algoritmo\" 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\">Dati aggiuntivi dell'algoritmo<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Il bilancio dei dati mostra la durata totale della misurazione per ogni classe. Per garantire le migliori prestazioni, la durata della misurazione di ogni classe dovrebbe essere uguale. Se la durata di misurazione di una delle classi \u00e8 molto maggiore, si potrebbe verificare una distorsione dell'algoritmo verso quella classe. Nota anche il pulsante con il punto interrogativo di fronte ad ogni voce. Premilo per ottenere informazioni pi\u00f9 dettagliate.<\/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\">Nota:<\/span><\/strong> Assicuratevi di controllare la documentazione di BME688 AI Studio per ulteriori informazioni.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Sotto canali di dati potete selezionare quale delle quattro uscite del sensore volete usare per il vostro algoritmo. Raccomando di usare solo il canale dei dati del gas, poich\u00e9 gli altri canali dipendono principalmente dall'ambiente e non dal campione. Una volta che hai impostato tutto, \u00e8 il momento dell'allenamento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Formazione ed esportazione<\/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=\"Addestra il tuo algoritmo\" 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\">Addestra il tuo algoritmo<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Qui potete selezionare il metodo di addestramento, i giri massimi e la divisione dei dati. Se siete nuovi alle reti neurali, dovreste lasciare tutto alle impostazioni di default. Tuttavia, cercher\u00f2 di spiegare brevemente ciascuna di queste impostazioni.<\/p>\n\n\n\n<p>L'unico metodo di addestramento disponibile al momento in cui sto scrivendo questo \u00e8 l'ottimizzatore ADAM. Questo \u00e8 un modo specifico di trovare un minimo nella funzione di errore (meno errore significa previsioni pi\u00f9 accurate). \u00c8 possibile selezionare diverse dimensioni dei lotti per migliorare la velocit\u00e0 e la stabilit\u00e0 dell'addestramento.<\/p>\n\n\n\n<p>Aumentare il numero massimo di cicli di allenamento \u00e8 un altro modo per migliorare le prestazioni dell'algoritmo. Per ogni round (spesso indicato come epoch) AI Studio alimenta l'intero set di dati di allenamento attraverso la rete neurale. Ci\u00f2 significa che un numero maggiore di cicli massimi aumenter\u00e0 il tempo necessario per addestrare l'algoritmo. La maggior parte delle volte AI Studio rilever\u00e0 se viene raggiunto un minimo e finir\u00e0 l'addestramento prima che vengano raggiunti i giri massimi. Questo riduce il tempo di addestramento ed evita l'overfitting.<\/p>\n\n\n\n<p>Overfitting significa che la rete neurale si \u00e8 adattata troppo ai dati di allenamento. Se l'algoritmo ottiene un'accuratezza molto alta nell'addestramento ma si comporta male nei test della vita reale, si potrebbe voler diminuire i giri massimi di addestramento.<\/p>\n\n\n\n<p>L'impostazione di divisione dei dati ti permette di selezionare quanti dei tuoi dati registrati sono usati per l'addestramento e quanti sono usati per i test. Si dovrebbe evitare di usare pi\u00f9 di un terzo dei dati per i test. Come suggerisce il nome, l'algoritmo user\u00e0 solo i dati di allenamento per la formazione. Dopo che l'addestramento \u00e8 finito AI Studio valuter\u00e0 l'algoritmo usando i dati di test, che non ha mai visto prima.<\/p>\n\n\n\n<p>Premere <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\">Addestrare la rete neurale<\/span><\/strong><\/span> <\/span><\/strong><\/span> per iniziare l'allenamento. Vedrai il tempo di allenamento rimanente stimato e il grafico a linee della precisione e della perdita.<\/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=\"Progressi nella formazione\" 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\">Progressi nella formazione<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Con ogni epoca la precisione e la precisione di convalida dovrebbero migliorare, mentre la perdita e la perdita di convalida dovrebbero diminuire. Aspettate che l'addestramento sia finito.<\/p>\n\n\n\n<p>Quando l'addestramento \u00e8 finito, controlla la matrice di confusione. Contiene informazioni importanti sui risultati dell'addestramento. La statistica pi\u00f9 interessante \u00e8 l'accuratezza, ma se i tuoi dati di allenamento sono distribuiti in modo non uniforme, il punteggio F1 potrebbe essere una metrica migliore.<\/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=\"Matrice di confusione e risultati della formazione\" 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\">Matrice di confusione e risultati della formazione<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Raramente otterrai una precisione superiore a 90%, quindi se la precisione \u00e8 superiore a 80% dovresti esportare l'algoritmo per testarlo. Rileveremo gli odori usando il nostro <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> interfaccia web. Assicurati di esportare l'algoritmo per BSEC versione 2.0.6.1 poich\u00e9 <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> supporta solo questa versione finora.<\/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\">Nota:<\/span><\/strong> Nella maggior parte dei casi l'addestramento sar\u00e0 finito prima di raggiungere la durata stimata.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Rilevare gli odori<\/h2>\n\n\n\n<p>Per rilevare gli odori basta installare il programma <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> e collegarlo al tuo account. Se non hai <a style=\"font-size: revert;\" href=\"https:\/\/www.picockpit.com\/\">PiCockpit<\/a> ma basta registrarsi gratuitamente e seguire le istruzioni fornite. La nostra App Naso Digitale ti permette di caricare il tuo algoritmo addestrato e vedere le previsioni dal vivo tramite l'interfaccia web. Controlla il <a href=\"https:\/\/picockpit.com\/raspberry-pi\/bme688-digitalnose-detect-different-smell-patterns-with-bosch-bme688-sensor-and-ai-technology\/\">Aiuto per il naso digitale<\/a> per una spiegazione completa su come utilizzare l'applicazione.<\/p>\n\n\n\n<p>Un altro modo per rilevare gli odori \u00e8 usare il nostro <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\">BME68X estensione Python<\/a>. Questo richiede un po' di codifica python, ma offre pi\u00f9 controllo e vi permette di creare le vostre applicazioni usando il vostro algoritmo. Fate riferimento al <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/blob\/main\/README.md\">README.md<\/a>, il <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/blob\/main\/PythonDocumentation.md\">Documentazione.md<\/a> e il <a href=\"https:\/\/github.com\/pi3g\/bme68x-python-library\/tree\/main\/examples\">esempi<\/a> per imparare a installare e utilizzare l'estensione.<\/p>\n\n\n\n<p>Quindi ecco fatto. Ora dovresti essere in grado di registrare i dati, addestrare il tuo algoritmo e rilevare gli odori. Fammi sapere se hai trovato questa guida utile o se hai avuto qualche problema mentre la seguivi.<\/p>\n\n\n\n<p>Contattatemi a 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%2Fit%2Finsegnare-bme688-come-odiare%2F&text=Teach%20your%20BME688%20how%20to%20smell\" title=\"Condividi su X\" aria-label=\"Condividi su X\" 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\">condividi<\/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%2Fit%2Finsegnare-bme688-come-odiare%2F\" title=\"Condividi su Facebook\" aria-label=\"Condividi su Facebook\" 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\">condividi<\/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%2Fit%2Finsegnare-bme688-come-odiare%2F&text=Teach%20your%20BME688%20how%20to%20smell\" title=\"Condividi su Telegram\" aria-label=\"Condividi su Telegram\" 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\">condividi<\/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%2Fit%2Finsegnare-bme688-come-odiare%2F\" title=\"Condividi su Reddit\" aria-label=\"Condividi su Reddit\" 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\">condividi<\/span>&nbsp;<\/a><\/li><\/ul><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Una guida completa su come addestrare il tuo sensore BME688 Ciao amici appassionati di tecnologia! 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