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6. ESP32-S3传感器异常检测：加速度数据采集与端侧推理

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 应用场景与价值

课程导入学习目标

ESP32-S3与加速度传感器基础

芯片特性 · 传感器类型 · I2C/SPI接口原理

ESP32-S3加速度传感器基础

开发环境搭建

Arduino IDE/ESP-ID… · 驱动安装 · 板卡选择

开发环境搭建Arduino

加速度传感器选型与接线

常用型号（如MPU6050 · ADXL345） · 引脚连接

加速度传感器选型接线

I2C通信协议详解

地址配置 · 寄存器读写 · 时序与错误处理

I2C通信协议详解

加速度数据采集基础

初始化传感器 · 读取原始数据 · 单位换算

加速度数据采集基…初始化传感器

数据滤波与预处理

滑动平均 · 低通滤波 · 去噪与校准

数据滤波预处理

时间序列特征提取

均值 · 方差 · 峰值

时间序列特征提取均值

异常检测概念与常用方法

阈值检测 · 统计方法 · 机器学习基础

异常检测概念常用方法

端侧推理概述

在MCU上运行模型 · 资源限制 · 优化策略

端侧推理概述MCU

数据采集实战

编写代码连续采集加速度数据并存储

数据采集实战编写代码连续采集…

数据可视化与调试

串口输出 · Plotter · Python绘图分析

数据可视化调试

基于阈值的异常检测

设定动态阈值 · 检测冲击或振动异常

基于阈值的异常检…设定动态阈值

基于统计的异常检测

Z-score · 滑动窗口方差突变检测

基于统计的异常检…Z-score

轻量级机器学习模型

决策树 · 随机森林在MCU上的实现

轻量级机器学习模…决策树

TinyML与模型部署

TensorFlow Lite Mi… · 模型转换与量化

TinyML模型部署

模型训练流程

数据收集 · 标注 · 训练

模型训练流程数据收集

在ESP32-S3上部署TFLite模型

集成推理引擎 · 内存管理

端侧推理实战

实时加速度异常分类与报警

端侧推理实战实时加速度异常分…

系统集成与优化

低功耗设计 · 任务调度 · 实时性保障

系统集成优化

电机振动异常检测——从数据采集到报警

案例实战电机振动异常检测

设备跌落检测——基于加速度模式识别

案例实战设备跌落检测

人体活动识别（走路/跑步/跌倒）与异…

案例实战人体活动识别

常见问题与调试技巧

传感器读数异常 · 通信失败 · 模型推理错误

常见问题调试技巧

性能评估与模型优化

准确率 · 召回率 · 推理延迟

性能评估模型优化

数据安全与可靠性

数据校验 · 异常恢复 · 看门狗应用

数据安全可靠性

扩展与进阶

多传感器融合 · 边缘计算与云协同

综合项目设计

从需求分析到完整系统实现

综合项目设计从需求分析到完整…

核心知识点回顾 · 学习路径建议 · 未来发展方向

课程总结核心知识点回顾

结课测试与实战挑战

综合练习题 · 项目答辩与评估标准

结课测试实战挑战