如何设计一个基于STM32F103ZET6的多传感器步态识别系统，并利用Wi-Fi实时传输步态数据？请详细描述系统架构和数据处理流程。

在设计基于STM32F103ZET6的多传感器步态识别系统时，首先要考虑系统的整体架构，包括硬件选择、软件设计和数据传输方案。针对您的问题，我们可以从以下几个方面进行详细的解析和设计。

参考资源链接：[STM32驱动的多传感步态识别系统设计：基于Wi-Fi的完整步态数据分析](https://wenku.csdn.net/doc/14ufgbwc5s?spm=1055.2569.3001.10343)

硬件架构设计：
1. 核心控制器：选择STM32F103ZET6单片机作为系统的核心处理单元，利用其高性能的处理能力和丰富的外设接口。
2. 传感器模块：包括薄膜压力传感器、六轴传感器和肌电传感器。薄膜压力传感器用于检测步态中足底压力分布；六轴传感器用于捕捉三维空间中的加速度和角速度；肌电传感器用于监测肌肉活动的电信号。
3. 无线通信模块：选用ESP8266 Wi-Fi模块，实现步态数据的实时无线传输。

软件架构设计：
1. 传感器驱动编写：使用Keil开发环境，编写各传感器的驱动程序，确保能够准确采集步态数据。
2. 数据处理算法：系统采用支持向量机（SVM）处理离散数据，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）处理时间序列数据，通过这些算法对步态特征进行有效识别和分类。
3. 实时数据传输：设计ESP8266模块的驱动程序，实现数据的无线发送到云端或本地服务器。

数据处理流程：
1. 数据采集：通过各传感器实时采集步态数据，并缓存到STM32F103ZET6的内存中。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行滤波、归一化等预处理，以消除噪声和标准化数据格式。
3. 特征提取：根据步态特征选择合适的算法提取特征向量，为后续的数据分析和分类做准备。
4. 数据分类：应用SVM、LSTM和GRU模型对特征向量进行分类，识别不同的步态模式。
5. 数据传输：处理后的数据通过ESP8266模块实时发送至指定端点。

在实现过程中，您需要充分考虑系统的实时性和稳定性，确保步态数据可以被无延迟且准确地传输和处理。同时，您还需关注数据的完整性和安全性，保证健康监测的有效性和用户隐私的保护。

为了进一步深入理解步态识别系统的设计和实现，强烈推荐您参阅《STM32驱动的多传感步态识别系统设计：基于Wi-Fi的完整步态数据分析》。本书不仅详细介绍了步态数据的采集和处理，还包含了如何利用STM32微控制器和Wi-Fi技术进行有效数据传输的实战案例。通过这本书，您将能够获得系统设计的全面知识和解决方案。

参考资源链接：[STM32驱动的多传感步态识别系统设计：基于Wi-Fi的完整步态数据分析](https://wenku.csdn.net/doc/14ufgbwc5s?spm=1055.2569.3001.10343)