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6. TinyML输出后处理：阈值、平滑、投票与业务动作映射

共计 30 章节
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01
课程导入
为什么TinyML输出需要后处理？后…
课程导入TinyML
02
基础知识
TinyML模型输出的原始形式（分类… · 回归值 · 检测框等）与常见后处理目标
基础知识TinyML
03
阈值处理入门
什么是阈值？硬阈值与软阈值的区别 · 以及如何选择初始阈值
阈值处理入门什么是阈值？硬阈…
04
阈值处理进阶
动态阈值 · 自适应阈值 · 基于统计的阈值设定方法（如均值
阈值处理进阶动态阈值
05
阈值处理实战
在语音唤醒词识别中 · 如何用阈值过滤误触发并调整灵敏度
阈值处理实战语音唤醒词识别
06
平滑处理概念
为什么需要平滑？抖动 · 毛刺 · 瞬时噪声对输出稳定性的影响
平滑处理概念为什么需要平滑？…
07
平滑方法（一）
移动平均滤波（MA）的原理 · 窗口大小选择与实现要点
平滑方法MA
08
平滑方法（二）
指数加权移动平均（EWMA）的alp…
平滑方法EWMA
09
平滑方法（三）
中值滤波 · 卡尔曼滤波在TinyML输出平滑中的…
平滑方法值滤波
10
平滑实战
基于IMU手势识别 · 用平滑减少误判并提升连续动作识别准确…
平滑实战IMU
11
投票机制入门
什么是投票？多数投票 · 加权投票 · 时间窗口投票的基本思想
投票机制入门什么是投票？多数…
12
投票机制进阶
滑动窗口投票 · 状态机投票 · 去抖（Debounce）与防重复触发
投票机制进阶滑动窗口投票
13
投票实战
在关键词唤醒（KWS）中 · 如何用投票机制稳定检测结果并降低误唤…
投票实战KWS
14
业务动作映射
从模型输出到业务动作的桥梁 · 动作类型（报警 · 控制
业务动作映射从模型输出到业务…
15
映射规则设计
规则引擎 · 查表法 · 条件分支
映射规则设计规则引擎
16
映射实战
智能灯控场景 · 将分类结果映射为开关 · 调光
映射实战智能灯控场景
17
组合策略
阈值+平滑+投票的联合使用 · 如何设计流水线并平衡延迟与准确率
组合策略阈值+平滑+投票…
18
资源约束
内存 · 计算量 · 功耗对后处理算法选择的影响
资源约束内存
19
实时性优化
后处理延迟预算 · 中断处理 · 时间戳对齐与异步处理
实时性优化后处理延迟预算
20
鲁棒性提升
处理缺失输出 · 异常值 · 模型漂移时的后处理策略
鲁棒性提升处理缺失输出
21
调试与可视化
如何用日志 · 曲线 · 状态图监控后处理效果
调试可视化
22
测试与验证
后处理单元测试 · 集成测试 · A/B测试与回归测试方法
测试验证
23
案例实战（一）
人体活动识别（HAR）——阈值+平滑…
案例实战HAR
24
案例实战（二）
异常声音检测——结合阈值与投票实现工…
案例实战异常声音检测
25
案例实战（三）
图像分类后处理——在MCU上对Tin…
案例实战MCU
26
常见问题（一）
阈值过高/过低导致的问题 · 如何系统调参
常见问题阈值过高
27
常见问题（二）
平滑过度导致响应迟钝 · 如何平衡平滑强度与实时性
常见问题平滑过度导致响应…
28
常见问题（三）
投票窗口大小与延迟的权衡 · 以及多类投票冲突处理
常见问题投票窗口大小
29
综合提升
设计一个完整的TinyML后处理框架 · 支持可配置阈值 · 平滑
综合提升TinyML
30
课程总结
回顾核心知识点 · 展望后处理在TinyML产品化中的未…
课程总结回顾核心知识点