📡 TinyML · 传感器融合
🎒 30章 趣味目录
01
课程导论
TinyML概念 · 融合价值 · 学习路径
02
传感器基础
加速度计/陀螺仪/磁力计/气压计
03
数据采集与预处理
采样率 · 滤波去噪 · 归一化
04
时间序列分析基础
滑动窗口 · 特征提取 · FFT
05
TinyML开发环境搭建
TFLite Micro · Arduino/ESP32
06
轻量级神经网络设计
深度可分离卷积 · MobileNet
07
模型训练与量化
PTQ · QAT · 模型大小优化
08
传感器数据融合基础
时间同步 · 坐标系对齐 · 互补滤波
09
姿态估计与方向融合
Mahony/Madgwick · 四元数
10
行人航位推算 (PDR)
步数检测 · 航向融合 · 位置更新
11
活动识别 (HAR)
加速度计分类 · CNN实现
12
手势识别
IMU分类 · 模板匹配 vs 深度学习
13
环境感知融合
温湿度+气压 · 边缘异常检测
14
声音事件检测
MFCC · 轻量音频分类
15
多模态融合策略
早期/晚期/混合融合 · 注意力
16
模型压缩与加速
剪枝 · 知识蒸馏 · CMSIS-NN
17
边缘部署实战
C数组转换 · 推理 · 功耗测量
18
无线传感器网络融合
BLE/ESP-NOW · 分布式推理
19
异常检测与预测维护
自编码器 · 趋势预测 · 阈值
20
联邦学习在TinyML
本地训练 · 聚合 · 隐私保护
21
传感器校准
六面校准 · 硬/软铁 · 零偏补偿
22
RTOS集成
FreeRTOS · 传感器驱动 · 低功耗
23
多传感器BSP
I2C/SPI · 寄存器配置 · 中断
24
模型可解释性
特征重要性 · SHAP · LIME
25
安全与隐私
模型加密 · 数据脱敏 · 防篡改
26
性能基准测试
延迟/内存/功耗 · 标准化测试
27
案例实战1：智能穿戴
步数计数 · 卡路里估算
28
案例实战2：工业振动
电机故障诊断与预测
29
案例实战3：智能家居
人体存在检测 · 自适应控制
30
课程总结与未来展望
边缘AI芯片 · 神经形态计算
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