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15. Arduino振动识别案例：设备状态监测的TinyML实现

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 所需软硬件环境
课程导入学习目标
02
振动基础
振动的基本概念 · 常见振动类型（正弦 · 随机
振动基础振动的基本概念
03
传感器选型
常用振动传感器（如ADXL345 · MPU6050 · SW-420）的原理
传感器选型ADXL345
04
Arduino基础
Arduino开发环境搭建 · 数字/模拟引脚使用 · I2C/SPI通信协议
Arduino开发环境搭建
05
数据采集
使用Arduino读取振动传感器数据 · 设置采样频率 · 采样时长
数据采集Arduino
06
数据预处理
数据清洗 · 去噪 · 归一化
数据预处理数据清洗
07
TinyML概念
TinyML的定义 · 特点 · 与传统机器学习的区别
TinyML概念
08
TinyML工具链
Edge Impulse · TensorFlow Lite Mi… · Arduino TensorFlow…
TinyML工具链
09
模型选择
适用于振动识别的轻量级模型（如决策树 · 随机森林 · 小型CNN
模型选择适用于振动识别的…
10
数据标注
振动数据标注方法（正常/异常 · 故障类型） · 标注工具
数据标注振动数据标注方法
11
模型训练
使用Edge Impulse或Ten… · 训练集/验证集划分 · 超参数调整
模型训练Edge
12
模型转换与优化
将训练好的模型转换为TensorFl… · 量化 · 剪枝
模型转换优化
13
Arduino部署
将TFLite模型部署到Arduin… · 编写推理代码 · 内存与性能优化
Arduino部署
14
实时推理
实现实时振动数据采集与模型推理 · 输出分类结果 · 处理延迟与功耗问题
实时推理实现实时振动数据…
15
案例实战
基于Arduino的电机振动监测 · 识别正常 · 不平衡
案例实战Arduino
16
案例实战
基于Arduino的泵/风扇振动监测 · 区分运行/停机/异常振动 · 并实现报警功能
案例实战Arduino
17
案例实战
基于Arduino的便携式设备振动识… · 使用加速度计采集手势或敲击振动 · 实现简单交互
案例实战Arduino
18
模型评估
混淆矩阵 · 准确率 · 召回率
模型评估混淆矩阵
19
常见问题
传感器噪声 · 采样率不足 · 数据漂移
常见问题传感器噪声
20
系统集成
将振动识别模块与显示 · 蜂鸣器 · WiFi/蓝牙模块集成
系统集成将振动识别模块
21
功耗优化
低功耗设计技巧 · 如睡眠模式 · 降低采样频率
功耗优化低功耗设计技巧
22
多传感器融合
结合温度 · 电流等多传感器数据 · 提高振动识别准确性和鲁棒性
多传感器融合结合温度
23
边缘计算与云
在Arduino上做边缘推理 · 同时将数据上传云端进行进一步分析 · 实现混合架构
边缘计算Arduino
24
安全与可靠性
设备状态监测系统的安全性 · 数据隐私 · 模型鲁棒性
安全可靠性
25
项目调试
使用串口绘图器 · 逻辑分析仪 · 调试工具
项目调试使用串口绘图器
26
性能优化
优化代码执行效率 · 使用DMA · 中断
性能优化优化代码执行效率
27
扩展应用
振动识别在其他领域（如结构健康监测 · 车辆故障诊断 · 智能家居）的应用案例
扩展应用振动识别
28
综合项目
设计一个完整的设备状态监测系统 · 从需求分析 · 硬件选型
综合项目设计一个完整的设…
29
课程总结
回顾核心知识点 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结回顾核心知识点
30
实战考核
完成一个自选场景的振动识别项目 · 提交代码 · 数据
实战考核完成一个自选场景…