失误描述：在将FP-AI-SENSING1示例中的传感器替换为自有平台上的其他传感器后，数据采集过程中出现了异常，导致数据格式或数值与预期不符。这种不一致性使得后续模型训练过程出现问题，无法有效训练模型。
可能的原因和分析：
传感器数据格式不兼容：替换后的传感器输出的数据格式可能与FP-AI-SENSING1示例中所预期的格式不同，导致数据解析错误。
传感器灵敏度或量程差异：新传感器的灵敏度、量程或响应时间可能与原有传感器不同，导致采集的数据与模型预期数据有显著差异。
硬件接口差异：新传感器的硬件接口可能与开发板的连接存在差异，导致数据传输不稳定或出现误差。
驱动程序不匹配：新传感器可能需要特定的驱动程序，而Cube.AI或原FP-AI-SENSING1示例中的驱动程序不适用于新传感器，导致数据采集异常。
采样率问题：新传感器的采样率可能与原有传感器不同，导致数据的时序特征不匹配，影响模型训练。
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