快速开始¶

先选择一个独立 ESP-IDF 工程。工程目录中包含的模块、源码中定义的测试函数与启动时实际调用的函数，是三个不同的概念。

1. 选择工程¶

目标	工程	当前默认执行
矩阵与数值计算	`CODE/AIoTNode-TinyAuton-MATH`	`tiny_matrix_test()`，当前启用 G1/G2/G3 质量保证组
信号处理	`CODE/AIoTNode-TinyAuton-DSP`	FFT、DWT、ICA；Support/Signal/Filter 组默认关闭
板载学习	`CODE/AIoTNode-TinyAuton-AI`	MLP、CNN1D、Attention 三个示例顺序执行

每个工程的入口是 main/AIoTNode.cpp。详细模块和副本差异见工程与版本。

2. 构建与运行¶

当前三个工程的 sdkconfig、AI 工程的锁文件以及 CI 使用 ESP-IDF 6.0。先在已激活该工具链的终端中执行：

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

将 YOUR_SERIAL_PORT 替换为实际串口。现有配置目标为 ESP32-S3；更换目标时再使用 idf.py set-target，并先保存自己的配置。检查 idf.py menuconfig 中的存储、PSRAM 和组件设置。依赖以各工程的 CMakeLists.txt、组件目录与锁文件为准。

3. 选择一次验证¶

DSP： 在入口中设置 TEST_TINY_DSP_*。默认变换组调用 tiny_fft_test()、tiny_dwt_test_all()、tiny_ica_test_all()。
Math： 在 middleware/tiny_math/mat/tiny_matrix_test.cpp 的 tiny_matrix_test() 中选择测试。A–F 的多数调用当前已注释；历史阶段输出不代表本次启动覆盖这些阶段。
AI： 在入口中设置 TEST_TINY_AI_MLP/CNN/ATTENTION。示例可能长时间占用 CPU；当前 AI runner 调用了 esp_task_wdt_deinit()，这是该演示入口的选择。

FFT 测试与结果展示输入、判据和输出的阅读方式；矩阵测试概览按阶段索引历史结果。

4. 记录复现条件¶

保留工程路径、Git 提交、硬件、ESP-IDF 版本、配置、输入、启用开关、通过条件和完整串口输出。历史记录缺少日期或设备时标为未记录；源码日期不替代运行日期，文档构建也不代表硬件测试通过。