Wio Terminal 是一款專門用於IoT與TinyML的多功能開發板 — 包含了ATSAMD51P19晶片並以ARM Cortex-M4F為核心(20MHz)，已支援多種針對微控制器的ML推論框架。
本開發板已包含：
- 光感測器(類比)
- 麥克風
- 可自訂按鈕 x 3
- 4 英吋彩色LCD
- 加速度感測器
- Grove 接頭 x 2，可連接多達300種 Grove 感測器
就軟體面來說， Arduino IDE 已可用於開發各種支援 Edge Impulse 與 Tensorflow Lite 的微控制器裝置來進行神經網路訓練與推論，或者您也可以玩玩看另一款熱門的開發環境 platformIO。Edge Impulse 是一款針對邊緣運算裝置 x 機器學習的簡單易用的 coding free 開發環境，使用者透過網頁介面就可以完成整個 TinyML 作業流程，從資料收集、資料處理、訓練神經網路到匯出部署，一條龍啊！
本文將示範如何把 Wio Terminal 所收集到的手勢資料 (光感測器數值變化) 上傳到 Edge Impulse，完成上述流程之後再放回到 Wio Terminal 來執行離線 ML 推論，超好玩又富有學習意義，您一定要試試看！
如何辨識手勢
在此的假設為，不同的手勢在光感測器上方晃動時，會產生可區別的時序資料(time series data)，我們就是要把這些資料送到 Edge Impulse 網站來處理、學習，並匯出一個 Wio Terminal 可執行推論的神經網路模型檔！
可想而知，如果用傳統的做法就很難去定義出各種不同的手勢都可以有不錯的辨識效果的pattern。（後續各位在收資料的時候就知道，同一種手勢的 time series 資料形狀差異很大！）
PC端設定
1. 設定 Arduino IDE 2.0
根據原廠文件，請使用 Arduino IDE 1.9 以上，所以我直接使用 2.0，請根據您的作業系統版本取得對應的 Arduino 2.0 IDE。
注意！編譯 Edge Impulse 匯出檔案才需要用到 Arduino IDE 1.9以上，如果是把 Wio Terminal 當作一般 Arduno 使用的話，經我實測使用 Arudino 1.8.X 沒有問題
請在 File → Preference → Additional Baord url 欄位中填入：
https://files.seeedstudio.com/arduino/package_seeeduino_boards_index.json
完成之後就可以透過 Tools → Board → Board manager，輸出 “Wio” 來安裝 wio terminal 相關套件，點選 INSTALL：
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