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18. TinyML穿戴设备验收：准确率、误报率、续航和稳定性

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML穿戴设备验收的整体目标 · 核心挑战（准确率 · 误报率
课程导入TinyML
02
TinyML基础回顾
模型压缩 · 量化 · 剪枝
TinyML基础回顾
03
穿戴设备硬件与传感器
常见MCU · 传感器（加速度计 · 心率
穿戴设备硬件传感器
04
验收指标体系
准确率 · 精确率 · 召回率
验收指标体系准确率
05
数据采集与标注
穿戴场景下的数据采集规范 · 标注一致性 · 数据平衡与偏差处理
数据采集标注
06
离线评估方法
交叉验证 · 留出法 · 时间序列分割
离线评估方法交叉验证
07
在线实时评估
在真实设备上运行模型 · 采集实时预测结果 · 计算准确率与误报率
线实时评估真实设备上运行模…
08
误报率专项分析
误报的常见来源（运动伪影 · 环境噪声 · 用户差异）
误报率专项分析误报的常见来源
09
准确率提升技巧
特征工程 · 模型架构选择 · 数据增强
准确率提升技巧特征工程
10
续航评估方法
测量电流 · 功耗分析仪使用 · 不同工作模式（推理
续航评估方法测量电流
11
续航优化策略
低功耗设计 · 事件驱动推理 · 动态电压频率调整（DVFS）
续航优化策略低功耗设计
12
稳定性测试
长时间运行测试 · 温度变化 · 湿度
稳定性测试长时间运行测试
13
设备间一致性
不同硬件批次 · 传感器差异 · 固件版本对准确率和误报率的影响
设备间一致性不同硬件批次
14
用户差异与个性化
不同年龄 · 性别 · 体型
用户差异个性化
15
验收流程设计
从需求定义 · 测试计划 · 执行
验收流程设计从需求定义
16
测试用例设计
针对不同场景（静坐 · 走路 · 跑步
测试用例设计针对不同场景
17
数据可视化与报告
使用混淆矩阵 · ROC曲线 · PR曲线
数据可视化报告
18
案例实战
跌倒检测穿戴设备验收——从数据采集 · 模型评估到误报率优化 · 完整演示验收过程
案例实战跌倒检测穿戴设备…
19
案例实战
心率监测穿戴设备验收——处理PPG信… · 评估准确率与误报率 · 以及续航优化
案例实战PPG
20
案例实战
活动识别（HAR）穿戴设备验收——多… · 误报率权衡 · 以及稳定性测试
案例实战HAR
21
常见问题与陷阱
过拟合测试集 · 数据泄漏 · 评估指标选择不当
常见问题陷阱
22
验收工具与平台
使用TensorFlow Lite… · Edge Impulse · Arduino等工具进行模型部署与评…
验收工具平台
23
自动化验收脚本
编写Python脚本批量处理测试数据 · 自动计算指标 · 生成报告
自动化验收脚本Python
24
边缘与云端协同
在设备端和云端分别评估 · 如何利用云端数据补充设备端评估的不足
边缘云端协同
25
安全与隐私
在验收过程中保护用户数据 · 匿名化处理 · 以及模型鲁棒性对抗攻击的初步考虑
安全隐私
26
行业标准与规范
医疗级 · 消费级穿戴设备的验收标准（如FDA · CE）
行业标准规范
27
综合项目
设计一个完整的穿戴设备验收方案 · 包括指标定义 · 测试计划
综合项目设计一个完整的穿…
28
优化迭代
根据验收结果进行模型迭代 · 阈值调整 · 硬件优化
优化迭代根据验收结果进行…
29
前沿趋势
自适应学习 · 联邦学习 · 超低功耗芯片等新技术如何影响未来的穿…
前沿趋势自适应学习
30
课程总结与实战考核
回顾核心知识点 · 完成一个模拟验收任务 · 评估学员掌握程度
课程总结实战考核