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本课程属于：058-Nordic nRF TinyML低功耗与BLE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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4. nRF Connect SDK部署TinyML：Zephyr工程和模型集成方法

共计 30 章节

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TinyML概述 · nRF Connect SDK与Ze… · 课程目标与学习路径

课程导入TinyML

开发环境搭建

安装nRF Connect SDK · 配置Zephyr环境 · 使用west工具管理项目

开发环境搭建nRF

硬件平台与开发板

nRF52/nRF53/nRF91系… · 开发板选型 · 外设资源与引脚映射

硬件平台开发板

Zephyr RTOS基础

内核概念 · 线程与调度 · 设备树（Devicetree）与Kc…

nRF Connect SDK工程结构

项目目录组织 · CMakeLists.txt与prj… · 构建与烧录流程

TinyML与嵌入式机器学习

模型量化 · 推理引擎（TensorFlow Li… · MicroTVM）对比与选择

TinyML嵌入式机器学习

模型训练与转换

使用TensorFlow/Keras… · 转换为TFLite格式 · 量化到int8

模型训练转换

模型部署准备

将TFLite模型转换为C数组 · 集成到Zephyr工程 · 内存布局与Flash占用分析

模型部署准备TFLite

TensorFlow Lite Micro集成

在Zephyr中添加TFLM依赖 · 配置解释器 · 加载模型与执行推理

传感器数据采集

使用nRF Connect SDK驱… · 麦克风） · 配置I2C/SPI接口

传感器数据采集nRF

数据预处理与特征提取

滑动窗口 · 归一化 · FFT等常用方法在嵌入式端的实现

数据预处理特征提取

关键词唤醒（KWS）——使用Micr… · MFCC特征提取 · TFLM推理

案例实战KWS

运动识别——使用IMU传感器数据 · CNN模型部署 · 实时分类与结果输出

案例实战IMU

异常检测——基于自编码器的振动异常检… · 阈值设定与报警机制

案例实战异常检测

模型优化与加速

量化感知训练 · 剪枝 · 知识蒸馏

模型优化加速

内存与功耗优化

分析RAM/Flash使用 · 优化缓冲区 · 低功耗模式与事件驱动设计

内存功耗优化

调试与日志

使用SEGGER RTT · 串口日志 · 断点调试

单元测试与验证

在Zephyr中编写测试用例 · 使用Twister运行测试 · 验证模型输出正确性

单元测试验证

OTA与模型更新

使用MCUboot进行固件升级 · 模型参数远程更新 · 差分升级策略

OTA模型更新

多模型管理

在单个设备上部署多个模型 · 动态切换 · 资源隔离与调度

多模型管理单个设备上部署多…

与云服务集成

通过BLE/WiFi发送推理结果到云… · 使用nRF Cloud或MQTT协议

云服务集成BLE/WiFi

常见问题与解决方案

模型无法加载 · 推理结果错误 · 内存不足

常见问题解决方案

性能基准测试

测量推理时间 · 功耗 · 精度

性能基准测试测量推理时间

安全与隐私

模型加密 · 防篡改 · 数据加密传输

端到端智能门铃——PIR触发 · 图像分类（使用摄像头模块） · 结果推送

项目实战PIR

可穿戴健康监测——心率/血氧传感器 · 异常检测 · 低功耗优化

项目实战可穿戴健康监测

工业预测性维护——振动分析 · 故障分类 · 边缘计算与云协同

项目实战工业预测性维护

从原型到产品——考虑成本 · 可靠性 · 认证

综合提升从原型到产品

使用nRF5340双核架构 · 并行处理 · NPU/加速器集成（如NXP eIQ…

前沿扩展nRF5340

课程总结与进阶路径

回顾核心技能 · 推荐学习资源 · 社区与开源项目

课程总结进阶路径