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2. TinyML传感器数据采集：采样率、设备位置与环境覆盖

共计 30 章节
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01
课程导入
了解TinyML传感器数据采集的整体… · 学习目标 · 核心挑战（资源受限
课程导入TinyML
02
传感器基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计
传感器基础常见传感器类型
03
采样率基础
采样率定义 · 奈奎斯特定理 · 欠采样与过采样的影响
采样率基础采样率定义
04
采样率与功耗
采样率对TinyML设备功耗的影响 · 如何平衡采样频率与电池寿命 · 低功耗采样策略（如事件驱动
采样率功耗
05
采样率与数据量
采样率对数据存储 · 传输和模型推理的影响 · 如何估算数据量并优化存储与通信开销
采样率数据量
06
采样率选择方法
基于信号频谱分析 · 任务精度要求 · 硬件限制和能耗预算的采样率选择流程与…
采样率选择方法基于信号频谱分析
07
设备位置的重要性
传感器安装位置对数据质量的影响（如振… · 温度 · 光照）
设备位置的重要性传感器安装位置对…
08
设备位置优化
针对不同应用（可穿戴 · 工业监测 · 智能家居）的传感器最佳放置位置
设备位置优化针对不同应用
09
环境覆盖概念
环境覆盖的定义 · 维度（时间 · 空间
环境覆盖概念环境覆盖的定义
10
环境覆盖规划
如何设计数据采集实验以覆盖目标环境 · 包括多场景 · 多季节
环境覆盖规划如何设计数据采集…
11
数据采集流程
从需求分析 · 传感器选型 · 采样率设定
数据采集流程从需求分析
12
数据标注与质量
标注规范 · 标注工具 · 数据质量检查（异常值
数据标注质量
13
数据同步与时间戳
多传感器数据同步方法 · 时间戳精度 · 时钟漂移处理
数据同步时间戳
14
数据存储与格式
适合TinyML的轻量级数据格式（C… · JSON · 二进制）
数据存储格式
15
数据预处理基础
去噪 · 滤波（低通 · 高通
数据预处理基础去噪
16
数据增强技术
针对传感器数据的增强方法（旋转 · 缩放 · 加噪
数据增强技术针对传感器数据的…
17
案例实战
可穿戴设备（如智能手环）的加速度计数… · 包括采样率选择 · 佩戴位置优化和日常活动覆盖
案例实战可穿戴设备
18
案例实战
工业设备振动监测 · 如何设置采样率（如10kHz） · 传感器安装位置（轴承
案例实战工业设备振动监测
19
案例实战
智能家居环境监测（温湿度 · 光照 · 空气质量）
案例实战智能家居环境监测
20
案例实战
语音关键词识别（麦克风阵列） · 采样率（16kHz） · 麦克风位置
案例实战语音关键词识别
21
常见问题
采样率过高导致存储/功耗问题 · 如何权衡并采用降采样或自适应采样
常见问题采样率过高导致存…
22
常见问题
传感器位置不当导致数据偏差 · 如何通过实验设计（如正交试验）找到最…
常见问题传感器位置不当导…
23
常见问题
环境覆盖不足导致模型过拟合 · 如何利用迁移学习 · 域适应或主动学习来缓解
常见问题环境覆盖不足导致…
24
常见问题
数据采集中的噪声与异常值处理 · 包括去噪算法 · 异常检测和鲁棒训练
常见问题数据采集
25
常见问题
多设备数据不一致（传感器差异 · 校准偏差） · 如何进行设备归一化或对抗训练
常见问题多设备数据不一致
26
综合提升
构建数据采集策略的决策框架 · 结合任务需求 · 硬件约束
综合提升构建数据采集策略…
27
综合提升
自动化数据采集与标注流水线 · 利用边缘设备 · 云平台和半监督学习提高效率
综合提升自动化数据采集
28
综合提升
数据采集与模型训练的迭代闭环 · 如何通过模型反馈优化采样策略和覆盖范…
综合提升数据采集
29
综合提升
TinyML数据采集的伦理与隐私问题… · 环境敏感信息） · 以及合规设计
综合提升TinyML
30
课程总结与项目实战
综合运用所学知识 · 完成一个从传感器选型 · 采样率设定
课程总结项目实战