// EMBEDDED · ELECTRONICS · AI — PORTFOLIO 2026
嵌入式开发 / 电子设计 / AI 算法
电子信息工程专业，专注嵌入式系统软硬件开发——从电路设计、PCB 布线， 到程序开发与算法实现。喜欢把想法做成能跑起来的东西， 也在研究用神经网络解决实际工程问题。
// 01 — 关于我
我是林志权，浙江农林大学电子信息工程专业。技能覆盖嵌入式开发的完整链路： 熟悉 51 / STM32（F1 / F4）/ TI MSPM0 系列单片机，掌握 UART、I2C、SPI 等通信协议与外设驱动开发。
硬件方面，能独立完成原理图设计与 PCB 布局（嘉立创 EDA）， 具备电路焊接、调试与故障排查能力；算法方面有 PID 控制、卡尔曼滤波、 机器视觉与神经网络的实战经验。
在多项电子设计竞赛中负责核心模块开发，喜欢把理论转化成稳定可靠的工程实践。 对机器人、智能控制与 AI 有浓厚兴趣，也在自己动手做一些小项目。
// 02 — 项目经历
采集五种充注量状态下含温度参数、电子膨胀阀开度等 10 个运行特征的时序数据集， 对比 MLP / LSTM / 1D-CNN / BiLSTM / CNN-LSTM / XGBoost 六种模型， 最优的 1D-CNN 在测试集上达到 99.70% 准确率（F1 = 0.9970）， 并用 PyQt6 开发了数据加载 / 模型推理 / 结果可视化的原型系统。
负责硬件方案与 PCB 设计，搭建基于 STM32 的 MPU6050、编码器、电机驱动等模块电路； 完成传感器驱动与电机控制代码，应用卡尔曼滤波与双环 PID 有效抑制零漂与摆动， 实现小车的稳定运动控制。
负责 K230 视觉模块开发，通过图像处理与在线训练实现靶心识别与坐标定位； 设计并调通「识别 — 对准 — 触发」的步进电机与激光全自动控制逻辑， 完成视觉感知与运动执行系统的集成联调。
以 STM32F103 为主控、OpenMV 负责棋盘视觉识别，实现 Minimax + Alpha-Beta 剪枝的博弈算法；配合三轴步进电机与电磁铁完成落子执行， 以多任务状态机协调识别、决策与执行流程。
独立完成机器人的机械结构评估、电机选型与控制电路搭建； 基于 STM32 编写底层驱动与运动控制程序，实现机器人的基本移动与姿态调整功能。
基于嘉楠 K230 与 CanMV / MicroPython 平台，实践颜色与形状检测、二维码识别、 人脸与手势检测，以及 YOLOv8 目标检测等边缘 AI 应用， 并做过自平衡小车等控制类小项目。
// 03 — 正在折腾
想在小车上建立一个二维平面坐标系，利用惯性导航（IMU）获取的方向、速度与加速度信息， 通过航迹推算（dead reckoning）推断出小车在平面上的坐标与运动轨迹， 并进一步反哺运动控制，实现带位置反馈的自主移动。
从毕设的故障诊断出发，持续研究神经网络与机器学习在嵌入式 / 工业场景中的落地：时序信号建模、多模型对比、以及模型在边缘设备上的部署。
// 04 — 竞赛荣誉
// 05 — 成长经历
系统学习单片机原理及接口技术、嵌入式系统开发、自动控制原理、 C 语言程序设计、模拟 / 数字电子线路、数字信号处理、高频电子线路等核心课程， 打下软硬件结合的基础。
参加数学建模、Robocom 机器人与物理创新竞赛，初步建立工程思维与团队协作能力， 收获 MathorCup 全国二等奖等多个奖项。
负责硬件方案与 PCB 设计，完成传感器驱动与电机控制代码， 应用卡尔曼滤波与双环 PID 实现稳定运动控制。
负责 K230 视觉模块，用图像处理与在线训练实现靶心识别与坐标定位， 完成视觉感知与运动执行系统的集成联调。
完成《基于神经网络的空气源热泵充注量诊断方法》毕业设计， 通过多模型对比取得 99.70% 识别准确率，并实现 PyQt6 原型系统。
// 06 — 技能栈