快速开始¶

TinySHM 的算法库与应用工程分开组织。先选择要构建的工程，再检查它的 main/AIoTNode.cpp：包含某个模块、定义某个测试函数，并不代表启动时会执行它。

1. 选择工程¶

目标	起点	需要确认
理解基础框架	`CODE/AIoTNode-TinySHM`	初始化顺序与所选采集模式
数据注册与流程编排	`CODE/AIoTNode-TinySHM-Bench-Orch`	工具回调是否已接到真实算法
多节点同步	`CODE/AIoTNode-TinySHM-WSN`	`NODE_ROLE`、网关和叶子节点配置
流式采集演示	`DEMO/AIoTNode-TinySHM-LiveStreaming`	传感器、网络、采样与发送设置
复核论文试验	`THESIS-TEST/TESTBED-OK`	启动入口、参数、实际日志对应的版本

更多变体见工程与版本。算法说明通常以 Core 工程的实现为依据，Bench/Orch 以 Bench-Orch 工程为依据。试验工程可能有额外方法或不同参数。

2. 构建并运行¶

在已经配置好 ESP-IDF 的终端中执行；先阅读开发环境。下例从仓库根目录构建 Core：

cd CODE/AIoTNode-TinySHM
idf.py build
idf.py -p YOUR_SERIAL_PORT flash monitor

YOUR_SERIAL_PORT 替换成设备的串口。首次更换芯片目标才需要 idf.py set-target esp32s3；该操作会重新生成配置，已有自定义 sdkconfig 时应先备份。用 idf.py menuconfig 检查网络、组件与硬件相关配置。工程中的依赖声明、组件目录及 sdkconfig 共同决定实际构建，不能只凭文档中的 IDE 截图判断环境。

3. 追踪一次实际执行¶

从 main/AIoTNode.cpp 的 app_main() 开始，确认 BSP、传感器和网络初始化是否能执行到。
检查被调用的示例，以及示例后的循环或提前返回。有些试验入口会一直运行测试，后续采集逻辑不会进入。
对采集模块，按“初始化配置 → 绑定已初始化的传感器句柄 → 启动”调用。在线、离线和实时模式应分别配置，避免并发争用同一传感器。见采集概览。
对算法测试，先核对输入长度、布局、采样率、工作区与错误码，再对照原始输出。

4. 阅读验证记录¶

层次	回答的问题
设计说明	算法解决什么问题，主要假设是什么？
API 与实现	数据怎么组织，谁负责内存，失败如何返回？
测试源码	输入与通过条件是什么？
历史输出	当时实际打印了什么？
结果解读	能支持什么结论，还缺哪些验证？

FFT 测试提供完整示范。历史记录未写明的设备、固件版本或日期，会明确标为未记录；源码中的日期不作为运行日期。重新验证时记录工程路径、Git 提交、硬件、构建配置、输入与完整串口输出。