🧠 Cortex-M 神经网络部署实战
📘 30章 · 从入门到部署
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01
Cortex-M与AI概述
处理器家族
边缘AI场景
推理优势
02
开发环境搭建
STM32CubeIDE
CMSIS库
串口调试
03
CMSIS-NN基础
库架构
核心函数
与CMSIS区别
04
模型量化入门
量化必要性
对称/非对称
参数计算
05
TensorFlow Lite Micro
TFLM框架
Cortex-M移植
解释器机制
06
模型转换与优化
Keras→TFLM
剪枝蒸馏
优化技巧
07
权重与激活量化实战
量化感知训练
校准数据集
误差分析
08
CMSIS-NN卷积实现
im2col
Winograd M7
性能对比
09
全连接层部署
矩阵乘法优化
SIMD加速
内存布局
10
池化与激活函数
最大/平均池化
ReLU/ReLU6
Sigmoid定点
11
内存管理技巧
静态分配
Tensor Arena
复用与碎片
12
算子注册与调度
TFLM解析器
自定义算子
调度优化
13
性能分析工具
Cycle计数器
Profiler
瓶颈定位
14
STM32Cube.AI工具链
工具介绍
模型导入
自动代码生成
15
NPU与加速器
STM32N6 NPU
CPU协同
驱动开发
16
多模型部署
模型切换
共享内存
流水线并行
17
电源优化
DVFS
睡眠模式
功耗测量
18
实时性保障
中断优先级
任务抢占
看门狗
19
传感器数据预处理
ADC采集
滑动滤波
归一化
20
经典案例：关键词唤醒
MFCC
DS-CNN
实时测试
21
经典案例：人体活动识别
加速度计
1D-CNN
在线学习
22
经典案例：异常检测
自编码器
阈值设定
报警机制
23
经典案例：图像分类
MobileNetV1
尺寸适配
帧率优化
24
调试与验证
模型输出比对
精度分析
单元测试
25
OTA更新
固件分区
差分更新
回滚机制
26
安全与加密
模型加密
安全启动
防篡改
27
多核架构
M55与M7
MVE指令
共享内存同步
28
RTOS集成
FreeRTOS任务
消息队列
信号量同步
29
性能基准测试
MLPerf Tiny
性能数据
优化对比
30
未来趋势
TinyML方向
新型硬件
总结与进阶