用戶打開TimeSeries Studio后，首先進入Home界面，如需創建用戶工程，需要在主界面找到“Tasks”模塊，然后選擇需要創建的算法項目：

點擊“AnomalyDetection”，”Classification”，

”Regression”中的任一算法，進入工程創建界面：

本期為大家帶來工程創建 “Projects”頁面的介紹：

“Projects”頁面允許用戶為項目設置特定的參數。不同任務的設置略有不同。以下部分提供了配置異常檢測、分類和回歸算法的步驟。

選定任務算法后點擊“”選項進行配置。

異常檢測項目配置：

在異常檢測的項目頁面上，有六個部分需要配置。包括：項目名稱、目標板、通道數、庫最大RAM占用、庫最大Flash占用、描述。

1: 在“Project Name”中，用戶必須為其項目指定一個唯一的名稱。如果名稱與現有項目名稱相同，則用戶無法創建項目。

2：選擇"YourTarget"，支持MCU CPU內核（ARM M0+、M4、M33、M7）和DSC。MPU和Neutron支持已列入2025年的計劃。如果用戶的首選板未在此處列出，選擇具有相同CPU的開發板仍然可以生成用于部署的算法庫，選定開發板后，界面顯示板子基礎介紹，用戶可以點擊查看更多信息。

3&4：選擇目標板后，庫最大允許使用的RAM和Flash會自動設置為所選板的默認值。例如，當目標板為MCX-N9XX-EVK時，最大RAM和Flash分別設置為512 kB和2048 kB。此外，您還可以自定義最大RAM和Flash的值。較大的值表示訓練階段的搜索空間較大，并打算在目標任務中實現更高的準確性。較小的值會生成資源友好的模型，這些模型具有較小的RAM/Flash大小。此外，當設置為0時，最大RAM和Flash不受限制。

5: 在”Number ofChannels”中，必須設置輸入信號的通道數。一旦配置并保存，就無法在項目中更改此參數。有三軸加速度傳感器數據，如需用到所有軸的數據，”Number of Channels”的值設置為3，若只需要其中一個軸的數據，”Number of Channels”的值設置為1。在異常檢測的示例應用“Arc Detection“中，輸入信號由一路電流信號組成。因此”Number ofChannels”的值設置為1。

6: 在描述中，您可以提供一些解釋或留空。

分類算法項目配置：

在分類的“projects”頁面中，用戶有七個設置可以配置。其中六個設置與異常檢測設置類似。但是，您必須為分類算法配置” Number of Classes”。例如，在分類的示例應用程序“HumanActivity Recognition “中，項目訓練分類模型用來區分人的六種行為。這些行為有下樓、上樓、散步、慢跑、坐下和站立。因此，對于這個項目” Number of Classes”的值設置為 6。一旦配置并保存，無法在項目中更改此參數。

回歸算法項目配置：

在回歸的“projects”頁面中，有七個設置需要配置。其中有六個與異常檢測或分類設置相似。但是，您必須為回歸項目配置“Input/Output Targets”。輸入/輸出目標表示回歸模型的目標數量。例如，在示例應用程序” Electric Motor Temperature “中，項目預測了電機的溫度和扭矩。因此，“Input/Output Targets“設置為2。與” Number of Classes”類似，一旦配置并保存，無法更改此參數。

設置完成后點擊，保存項目設置并進入下一模塊。

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