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本课程属于：042-TinyML智能穿戴与健康监测项目 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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5. TinyML睡眠状态识别：运动、心率、时段和时序特征建模

共计 30 章节

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睡眠状态识别在健康监测中的重要性 · TinyML的适用性 · 课程目标与学习路径

课程导入睡眠状态识别

睡眠基础与生理信号

睡眠分期（清醒 · 浅睡 · 深睡

睡眠基础生理信号

TinyML与嵌入式AI概述

TinyML的定义 · 典型硬件（MCU · 传感器）

传感器数据采集与预处理

加速度计和心率传感器的采样率 · 滤波（低通/带通） · 去噪

传感器数据采集预处理

时段特征与生物钟

昼夜节律 · 入睡时间 · 睡眠阶段的时间分布

时段特征生物钟

时序特征工程

时域特征（均值 · 方差 · 过零率）

时序特征工程时域特征

运动特征提取

身体活动强度 · 体动计数 · 静止/运动状态

运动特征提取身体活动强度

特征融合与降维

多模态特征（运动+心率+时段）的融合… · 特征选择 · PCA/自动编码器降维

特征融合降维

数据标注与数据集构建

睡眠阶段标注（PSG金标准） · 公开数据集（如Sleep-EDF · MESA）

数据标注数据集构建

模型选择与架构

适用于TinyML的轻量级模型（决策… · 随机森林 · MLP

模型选择架构

时序建模方法

滑动窗口 · 序列到序列 · 状态机

时序建模方法滑动窗口

模型训练与验证

训练/验证/测试集划分 · 交叉验证 · 评估指标（准确率

模型训练验证

模型压缩与量化

剪枝 · 权重量化（INT8） · 知识蒸馏

模型压缩量化

TinyML框架与工具

TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · Arduino

模型部署与推理优化

内存管理 · 算子优化 · 低功耗设计

模型部署推理优化

基于加速度计和心率的睡眠阶段分类（二…

案例实战基于加速度计

多分类睡眠分期（清醒/浅睡/深睡/R…

案例实战多分类睡眠分期

结合时段信息的睡眠质量评估——利用时…

案例实战结合时段信息的睡…

端到端TinyML睡眠监测系统——传… · 边缘推理 · 结果可视化

案例实战TinyML

常见问题与调试

数据噪声 · 传感器误差 · 心率信号伪迹

常见问题调试

模型鲁棒性与泛化

跨用户 · 跨设备 · 跨环境下的性能保持

模型鲁棒性泛化

功耗与资源优化

电池寿命 · 采样策略（自适应采样） · 事件驱动唤醒

功耗资源优化

隐私与安全

本地处理优势 · 数据加密 · 模型保护

评估与可解释性

特征重要性分析 · SHAP值 · 模型决策可视化

评估可解释性

深度学习时序模型（LSTM/GRU）…

联邦学习与个性化模型——在保护隐私的…

进阶联邦学习

多传感器融合（加速度计+心率+环境光…

进阶多传感器融合

设计一个完整的TinyML睡眠状态识… · 从需求分析 · 硬件选型

综合项目TinyML

对比不同特征组合和模型架构的性能 · 撰写实验报告 · 优化系统指标

综合提升对比不同特征组合

课程总结与展望

TinyML睡眠识别的发展趋势 · 挑战（如REM检测） · 未来方向（边缘AI+医疗）

课程总结TinyML