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10. TinyML工业节点部署：MCU采样、推理与本地告警

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML在工业节点中的价值 · 课程目标 · 学习路径与前置知识要求
课程导入TinyML
02
工业节点基础
典型工业监测场景（振动 · 温度 · 电流）
工业节点基础典型工业监测场景
03
MCU选型与评估
常用工业级MCU（STM32 · ESP32 · RP2040等）的性能指标
MCU选型
04
传感器接口与信号调理
模拟量采集 · ADC配置 · 采样率与分辨率选择
传感器接口信号调理
05
数据采集工程实践
定时采样 · DMA传输 · 环形缓冲区管理
数据采集工程实践定时采样
06
TinyML模型基础
适合MCU的模型类型（线性回归 · 决策树 · 小型CNN
TinyML模型基础
07
模型训练与压缩
在PC端训练 · 量化（INT8） · 剪枝
模型训练压缩
08
嵌入式推理框架
TensorFlow Lite fo… · CMSIS-NN · Edge Impulse等框架的选型…
嵌入式推理框架TensorFlow
09
模型部署流程
将量化模型转换为C数组 · 链接到MCU工程 · 内存布局与Flash占用优化
模型部署流程将量化模型转换为…
10
推理性能优化
算子优化 · 内存复用 · 加速器（如DSP
推理性能优化算子优化
11
本地告警机制
告警阈值设定 · 告警类型（超限 · 趋势异常
本地告警机制告警阈值设定
12
实时性与功耗平衡
低功耗模式（睡眠 · 停机） · 事件驱动采样
实时性功耗平衡
13
案例实战一
基于加速度计的电机振动异常检测——从…
案例实战一基于加速度计的电…
14
案例实战二
温度趋势预测与超限告警——使用线性回…
案例实战二温度趋势预测
15
案例实战三
电流信号故障分类（如电弧 · 过载）——CNN模型在MCU上的部署…
案例实战三电流信号故障分类
16
数据预处理在MCU上的实现
归一化 · 滑动窗口 · 特征提取（RMS
MCU数据预处理
17
模型更新与OTA
固件升级 · 模型热替换 · 远程管理在工业节点中的实现考虑
OTA模型更新
18
系统集成与通信
本地告警与上位机/云平台联动 · 使用Modbus · MQTT
系统集成通信
19
可靠性与鲁棒性
看门狗 · 错误处理 · 传感器失效检测
可靠性鲁棒性
20
安全与隐私
MCU端数据加密 · 安全启动 · 防篡改
安全隐私
21
调试与测试方法
单元测试 · 硬件在环测试 · 日志记录
调试测试方法
22
常见问题与解决
采样抖动 · ADC噪声 · 模型过拟合
常见问题解决
23
工业环境适应性
宽温 · 振动 · 电磁干扰对MCU和传感器的影响及应对…
工业环境适应性宽温
24
成本与量产考虑
BOM成本优化 · PCB设计要点 · 生产测试流程
成本量产考虑
25
综合项目设计
从需求分析到部署的完整工业节点开发流… · 包括文档与交付
综合项目设计从需求分析到部署…
26
前沿扩展
TinyML与边缘AI协同 · 联邦学习在工业节点中的应用 · 超低功耗芯片趋势
前沿扩展TinyML
27
实战工具链
Edge Impulse · STM32Cube.AI · Arduino IDE
实战工具链Edge
28
性能评估指标
准确率 · 召回率 · F1分数
性能评估指标准确率
29
案例复盘
三个真实工业场景（泵站 · 风机 · 传送带）的TinyML节点部署经验与…
案例复盘三个真实工业场景
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐资源
课程总结进阶路径