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18. TinyML异常检测排错：采样漂移、安装松动与噪声干扰

共计 30 章节
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01
课程导入
了解TinyML异常检测的典型应用场… · 常见故障类型（采样漂移 · 安装松动
课程导入TinyML
02
基础知识
掌握传感器采样原理 · ADC量化误差 · 采样率与混叠效应
基础知识掌握传感器采样原…
03
核心概念
区分采样漂移 · 安装松动 · 噪声干扰的定义
核心概念区分采样漂移
04
异常检测基础
回顾TinyML中常用的异常检测方法… · 统计 · 自编码器
异常检测基础TinyML
05
采样漂移详解
分析温度 · 电压 · 老化等因素导致的采样值偏移
采样漂移详解分析温度
06
安装松动详解
识别机械松动引起的信号间歇性突变 · 谐振频率变化 · 掌握振动特征提取方法
安装松动详解识别机械松动引起…
07
噪声干扰详解
区分高斯噪声 · 脉冲噪声 · 工频干扰等类型
噪声干扰详解区分高斯噪声
08
数据采集与标注
设计实验采集含故障的数据 · 标注漂移 · 松动
数据采集标注
09
特征工程
提取时域 · 频域 · 时频域特征（均值
特征工程提取时域
10
模型选择与训练
在TinyML约束下选择轻量模型（如… · LSTM · 决策树）
模型选择训练
11
模型部署与推理
将训练好的模型转换为TensorFl… · 部署到MCU上
模型部署推理
12
采样漂移排错实战
通过案例演示如何检测采样漂移 · 使用滑动窗口基线更新和动态阈值调整
采样漂移排错实战通过案例演示如何…
13
安装松动排错实战
利用加速度计或振动传感器 · 通过频谱分析和特征变化识别松动故障
安装松动排错实战利用加速度计或振…
14
噪声干扰排错实战
在强噪声环境下 · 应用自适应滤波和信号增强技术 · 提高检测鲁棒性
噪声干扰排错实战强噪声环境下
15
多故障混合场景
构建同时存在漂移 · 松动和噪声的复杂场景 · 学习分层诊断和融合决策策略
多故障混合场景构建同时存
16
实时监控与告警
设计实时数据流处理流程 · 实现异常检测结果的本地告警和远程上报
实时监控告警
17
模型鲁棒性提升
使用数据增强 · 对抗训练 · 正则化等方法提高模型对未知干扰的泛化…
模型鲁棒性提升使用数据增强
18
边缘-云协同
在资源受限的边缘设备上做初步检测 · 将可疑数据上传云端进行深度分析
边缘云协同
19
常见问题排查
解决模型过拟合 · 欠拟合 · 特征失效
常见问题排查解决模型过拟合
20
调试工具与技巧
使用串口监视器 · 逻辑分析仪 · 频谱分析仪等工具定位故障源
调试工具使用串口监视器
21
性能评估指标
掌握准确率 · 召回率 · F1分数
性能评估指标掌握准确率
22
功耗与资源优化
在保证检测性能的前提下 · 优化模型大小 · 推理速度和功耗
功耗资源优化
23
案例研究
工业电机振动监测 · 重点解决安装松动问题
案例研究工业电机振动监测
24
案例研究
环境监测节点：应对温度漂移和噪声干扰 · 实现长期稳定的异常检测
案例研究环境监测节点
25
案例研究
可穿戴设备跌倒检测 · 提高检测准确性
案例研究可穿戴设备跌倒检…
26
综合实战
基于公开数据集（如NASA轴承数据）…
综合实战NASA
27
课程总结
回顾核心知识点 · 排错方法论和实战经验 · 形成系统化的问题解决思维
课程总结回顾核心知识点
28
扩展学习
介绍TinyML最新研究趋势 · 开源工具（Edge Impulse · Arduino）和社区资源
扩展学习TinyML
29
项目实践指导
提供课程设计题目 · 评分标准 · 团队协作建议
项目实践指导提供课程设计题目
30
结课测试与反馈
设计综合测试题（理论+实操） · 收集学员反馈 · 持续改进课程内容
结课测试反馈