📘 STM32CubeAI · 实时控制系统
AI 集成方法
30章 完全目录
01
AI嵌入式系统概述
AI在嵌入式领域
STM32CubeAI简介
AI vs 传统控制
02
开发环境搭建
STM32CubeMX
STM32CubeIDE
X-CUBE-AI
Python环境
03
TensorFlow Lite基础
模型量化原理
TFLite格式
模型转换
算子支持
04
Keras模型训练入门
全连接网络
激活函数
损失/优化器
训练验证
05
模型优化与量化
权重量化
激活量化
混合量化
QAT
06
STM32CubeAI项目创建
CubeMX新建
时钟配置
外设初始化
AI中间件
07
模型导入与验证
.tflite导入
模型分析
RAM/Flash评估
精度验证
08
C代码生成与集成
自动代码生成
API函数
推理引擎
缓冲区管理
09
传感器数据采集
I2C/SPI驱动
DMA传输
环形缓冲区
归一化/滤波
10
实时操作系统(FreeRTOS)集成
任务创建/调度
消息队列
信号量
AI任务优先级
11
GPIO与PWM控制
GPIO输出
PWM生成
占空比调节
AI执行器控制
12
ADC数据采集
ADC配置
多通道采样
定时器触发
均值滤波
13
UART通信与日志
串口打印
printf重定向
数据打包
上位机显示
14
定时器与中断管理
基本定时器
PWM输入捕获
外部中断
中断优先级嵌套
15
看门狗与系统安全
独立看门狗(IWDG)
窗口看门狗(WWDG)
喂狗策略
异常复位
16
低功耗设计
睡眠/停止/待机
AI推理功耗优化
唤醒源
17
模型部署实战(一) 手势识别
数据采集
模型训练
部署STM32
实时推理
18
模型部署实战(二) 异常检测
振动信号分析
阈值设定
报警输出
系统联调
19
模型部署实战(三) 语音关键词识别
MFCC特征
DNN模型
麦克风驱动
20
多模型协同推理
模型切换
共享缓冲区
优先级调度
资源竞争
21
模型更新与OTA
固件分区
Bootloader
模型传输
校验回滚
22
性能分析与调优
推理时间测量
DWT计数器
Cache优化
编译器选项
23
调试与错误处理
HardFault定位
断言使用
日志分级
异常捕获
24
GUI显示集成
LCD驱动
LVGL移植
实时数据显示
触摸交互
25
通信协议集成(MQTT/HTTP)
ESP8266/ESP32
WiFi连接
JSON封装
云平台对接
26
数据记录与回放
SD卡驱动
FATFS
CSV存储
离线分析
27
安全与加密
固件加密
安全启动
TLS通信
模型IP保护
28
系统可靠性设计
冗余设计
故障检测
状态机管理
看门狗联动
29
综合项目实战(一) 智能温控系统
温度预测
PID+AI
风扇控制
Web监控
30
综合项目实战(二) 边缘AI网关
多传感器融合
本地推理
云端上报
远程配置