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15. TinyML边缘告警系统：推理任务与通信任务联动

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML边缘告警系统的定义 · 应用价值 · 学习目标与课程整体框架
课程导入TinyML
02
边缘计算与TinyML基础
边缘计算概念 · TinyML技术栈 · 典型硬件平台（如MCU
TinyML边缘计算
03
告警系统需求分析
告警场景分类（异常检测 · 入侵检测 · 设备监控）
告警系统需求分析告警场景分类
04
推理任务与通信任务联动概述
联动机制的意义 · 任务调度模型 · 资源竞争与协同设计原则
推理任务通信任务联动概述
05
TinyML模型选型与优化
适合边缘的轻量级模型（如Mobile… · TinyML专用模型） · 量化
TinyML模型选型
06
边缘推理引擎
TensorFlow Lite fo… · CMSIS-NN · Arduino TensorFlow…
边缘推理引擎TensorFlow
07
传感器数据采集与预处理
常见传感器（加速度计 · 麦克风 · 摄像头）
传感器数据采集预处理
08
告警推理任务实现
以异常声音检测为例 · 构建分类模型 · 部署到MCU
告警推理任务实现以异常声音检测为…
09
通信任务基础
边缘通信协议（Wi-Fi · BLE · LoRa
通信任务基础Wi-Fi
10
通信任务实现
在MCU上实现MQTT客户端 · 发送告警消息到云端或本地服务器
通信任务实现MCU
11
推理与通信联动设计模式
事件驱动 · 轮询 · 中断
推理通信联动设计模式
12
联动中的时序与同步
推理结果触发通信的时机 · 延迟控制 · 超时重传机制
联动时序
13
低功耗设计
功耗管理（睡眠模式 · 动态电压频率调整） · 推理与通信的功耗权衡
低功耗设计功耗管理
14
端到端系统架构
传感器→推理→通信→云端/应用的整体… · 数据流与控制流
端到端系统架构传感器→推理→通…
15
案例实战
基于ESP32和TinyML的入侵检…
案例实战ESP32
16
案例实战
基于STM32和TinyML的异常振…
案例实战STM32
17
案例实战
基于Arduino Nano 33…
案例实战Arduino
18
多任务调度与实时性优化
FreeRTOS在TinyML中的应… · 任务优先级分配 · 防止推理阻塞通信
多任务调度实时性优化
19
通信可靠性
消息确认 · 重传 · QoS等级
通信可靠性消息确认
20
安全与隐私
边缘设备认证 · 数据加密（TLS/DTLS） · 隐私保护（本地处理
安全隐私
21
调试与性能分析
日志输出 · 性能剖析（推理时间 · 通信延迟）
调试性能分析
22
常见问题与解决方案
推理结果不准确 · 通信丢包 · 功耗过高
常见问题解决方案
23
模型更新与远程管理
OTA固件升级 · 模型热更新 · 设备管理协议（如MQTT-SN）
模型更新远程管理
24
边缘-云协同
边缘推理与云端二次分析 · 告警分级 · 云上模型再训练与边缘更新
边缘云协同
25
综合项目设计
从需求分析到系统实现 · 完成一个完整的TinyML边缘告警系…
综合项目设计从需求分析到系统…
26
性能评估与优化
评估指标（准确率 · 延迟 · 功耗
性能评估优化
27
前沿与扩展
TinyML与联邦学习 · 边缘AI芯片（如K210） · 多模态融合告警
前沿扩展
28
课程总结
核心知识点回顾 · 技能图谱 · 常见误区与最佳实践
课程总结核心知识点回顾
29
实战工作坊
分组完成一个边缘告警系统 · 从模型训练到部署联动 · 并进行演示与答辩
实战工作坊分组完成一个边缘…
30
综合提升
设计一个可扩展的告警系统框架 · 支持多传感器 · 多通信方式
综合提升设计一个可扩展的…