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7. TinyML姿态识别项目：IMU数据到动作分类输出

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与姿态识别概述 · 学习目标 · 项目整体流程
课程导入TinyML
02
IMU传感器基础
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理
IMU传感器基础
03
IMU数据采集
使用开发板（如Arduino Nan… · 配置传感器 · 数据读取与串口输出
IMU数据采集
04
数据预处理
数据清洗 · 去噪 · 滤波（低通
数据预处理数据清洗
05
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程时域特征
06
动作分类任务定义
常见动作类别（静止 · 走路 · 跑步
动作分类任务定义常见动作类别
07
数据集构建
数据采集策略（不同人 · 不同环境） · 数据标注
数据集构建数据采集策略
08
TinyML模型选型
适合MCU的轻量级模型（如DNN · CNN · LSTM
TinyML模型选型
09
模型训练基础
使用TensorFlow/Keras… · 损失函数（交叉熵） · 优化器（Adam）
模型训练基础TensorFlow/K…
10
模型训练实战
在PC上训练IMU动作分类模型 · 训练过程可视化 · 过拟合与欠拟合处理
模型训练实战PC
11
模型量化与压缩
量化感知训练 · 后训练量化（int8） · 权重剪枝
模型量化压缩
12
模型转换与部署
将Keras模型转换为TensorF… · 使用TFLite Converter · 设置量化参数
模型转换部署
13
嵌入式部署
将TFLite模型部署到Arduin… · 使用TFLite Micro库 · 内存管理
嵌入式部署TFLite
14
实时推理与输出
在MCU上实时读取IMU数据 · 滑动窗口处理 · 模型推理
实时推理输出
15
项目实战
从零搭建一个完整的IMU姿态识别系统 · 包括硬件连接 · 代码编写
项目实战IMU
16
案例研究
基于IMU的手势识别（如挥拳 · 画圈） · 基于IMU的跌倒检测
案例研究IMU
17
性能优化
推理速度优化（算子融合 · 内存复用） · 功耗优化（低功耗模式
性能优化推理速度优化
18
常见问题与调试
数据漂移 · 传感器噪声 · 模型过拟合
常见问题调试
19
模型鲁棒性提升
多用户适应性 · 跨设备泛化 · 环境变化（温度
模型鲁棒性提升多用户适应性
20
TinyML工具链
Edge Impulse · TensorFlow Lite Mi… · Arduino IDE
TinyML工具链
21
数据可视化与调试
使用串口绘图器 · Python matplotlib · TensorBoard等工具可视化I…
数据可视化调试
22
模型解释性
特征重要性分析 · SHAP值 · 注意力机制（如果使用LSTM）
模型解释性特征重要性分析
23
多传感器融合
IMU与其他传感器（如磁力计 · 气压计）融合 · 提高姿态识别精度
多传感器融合IMU
24
实时操作系统与调度
在RTOS上管理IMU采集 · 推理 · 输出任务
实时操作系统调度
25
边缘计算与云协同
本地推理与云端模型更新 · OTA升级 · 数据回传与再训练
边缘计算云协同
26
安全性与隐私
数据加密 · 模型保护 · 防止恶意攻击
安全性隐私
27
综合项目
设计一个完整的TinyML姿态识别产… · 包括需求分析 · 硬件选型
综合项目TinyML
28
课程总结
回顾关键知识点 · 常见误区 · 学习路径建议
课程总结回顾关键知识点
29
实战考核
给定一个IMU数据集 · 要求完成从数据预处理到模型部署的全流… · 并提交报告
实战考核IMU
30
拓展与前沿
TinyML最新进展 · 神经形态计算 · 超低功耗芯片
拓展前沿