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3. TinyML跌倒检测模型：加速度窗口、阈值融合和本地告警

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
基础知识
加速度计原理 · 三轴加速度数据 · 采样率与量程
基础知识加速度计原理
03
TinyML概述
TinyML定义 · 边缘设备约束 · 典型硬件平台（如Arduino Na…
TinyML定义
04
数据采集与预处理
使用加速度计采集原始数据 · 数据清洗 · 去噪
数据采集预处理
05
加速度窗口设计
窗口长度选择 · 滑动窗口与重叠率 · 窗口特征提取（均值
加速度窗口设计窗口长度选择
06
跌倒特征工程
时域特征（加速度幅值 · 倾角变化） · 频域特征（FFT
跌倒特征工程时域特征
07
阈值融合方法
单轴阈值 · 合成矢量幅度（SVM） · 多阈值逻辑组合
阈值融合方法单轴阈值
08
跌倒检测算法基础
基于阈值的传统方法 · 机器学习分类器（决策树 · 随机森林
跌倒检测算法基础基于阈值的传统方…
09
模型选择与轻量化
适合MCU的模型（如TinyML常用… · 模型量化 · 剪枝
模型选择轻量化
10
模型训练与验证
数据集划分 · 交叉验证 · 评估指标（准确率
模型训练验证
11
本地告警机制
LED · 蜂鸣器 · 振动马达
本地告警机制LED
12
端到端流程
从数据采集到模型部署的完整流水线 · 包括数据标注 · 训练
端到端流程从数据采集到模型…
13
实战项目
使用Arduino Nano 33… · 包括硬件连接 · 代码编写
实战项目Arduino
14
实战项目
使用STM32和运动传感器（如LSM… · 结合STM32CubeMX和Edge…
实战项目STM32
15
实战项目
基于Edge Impulse的跌倒检… · 使用手机或开发板采集数据
实战项目Edge
16
实战项目
阈值融合与机器学习混合方法 · 实现低功耗高准确率的跌倒检测
实战项目阈值融合
17
案例研究
智能手环跌倒检测 · 老人监护系统 · 工业安全帽跌倒报警
案例研究智能手环跌倒检测
18
功耗优化
低功耗模式 · 数据采集频率调整 · 模型推理频率
功耗优化低功耗模式
19
实时性与延迟
窗口缓冲 · 推理时间优化 · 中断处理
实时性延迟
20
鲁棒性与可靠性
不同佩戴位置 · 不同人体差异 · 环境干扰
鲁棒性可靠性
21
模型部署与调试
TensorFlow Lite Mi… · 内存占用分析 · 调试技巧
模型部署调试
22
多传感器融合
加速度计与陀螺仪 · 气压计融合 · 提高跌倒检测准确性
多传感器融合加速度计
23
阈值融合进阶
自适应阈值 · 基于上下文（静止/运动）的阈值调整 · 多级阈值决策
阈值融合进阶自适应阈值
24
模型可解释性
特征重要性分析 · 决策树可视化 · 阈值逻辑的可解释性
模型可解释性特征重要性分析
25
安全与隐私
本地处理优势 · 数据加密 · 无线传输安全
安全隐私
26
测试与评估
实验室测试 · 现场测试 · 数据集评估
测试评估
27
常见问题与解决方案
误报（如弯腰 · 坐下） · 漏报（缓慢跌倒）
常见问题解决方案
28
综合实战
从零构建一个完整的跌倒检测系统 · 包括硬件选型 · 数据采集
综合实战从零构建一个完整…
29
性能优化与进阶
使用CMSIS-NN加速 · DSP库优化 · 多线程/RTOS集成
性能优化进阶
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 项目复盘 · TinyML跌倒检测的未来趋势（如A…
课程总结回顾核心知识点