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MCU跑TinyML传感器融合内存优化案例

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程项目全景与最终成果预览
课程导入学习目标
02
MCU与TinyML基础
MCU架构特点 · 资源限制 · TinyML定义
MCUTinyML
03
传感器融合概述
多传感器类型 · 融合目的 · 融合层级（数据级/特征级/决策级）
传感器融合概述多传感器类型
04
开发环境搭建
常用MCU开发板（如STM32 · ESP32） · IDE
开发环境搭建MCU
05
传感器数据采集与预处理
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等数据读取
传感器数据采集预处理
06
传感器融合算法基础
互补滤波 · 卡尔曼滤波 · Mahony姿态解算的原理与实现
传感器融合算法基…互补滤波
07
TinyML模型设计
适合MCU的神经网络结构（CNN · LSTM · TCN）
TinyML模型设计
08
模型训练与验证
使用Python训练融合模型 · 数据集划分 · 交叉验证
模型训练验证
09
模型转换与量化
TensorFlow Lite转换 · 动态/静态量化 · INT8量化
模型转换量化
10
MCU端部署流程
将量化模型部署到MCU · 内存布局（Flash/RAM） · 推理引擎调用
MCU端部署流程
11
内存优化核心概念
MCU内存层次 · 静态/动态内存分配 · 栈与堆管理
内存优化核心概念MCU
12
模型内存占用分析
权重 · 激活 · 中间张量
模型内存占用分析权重
13
算子级内存优化
融合算子 · 就地操作 · 内存复用
算子级内存优化融合算子
14
推理引擎内存管理
TensorFlow Lite Mi… · 自定义内存池 · 优化arena大小
推理引擎内存管理TensorFlow
15
传感器融合数据流优化
流式处理 · 环形缓冲区 · 减少数据拷贝
传感器融合数据流…流式处理
16
案例实战（一）
基于IMU的人体活动识别——数据采集 · 融合 · 模型训练与部署
案例实战IMU
17
案例实战（二）
基于多传感器的姿态估计——卡尔曼滤波…
案例实战基于多传感器的姿…
18
案例实战（三）
环境感知（温湿度+气压）异常检测——…
案例实战环境感知
19
案例实战（四）
语音关键词唤醒（麦克风+运动传感器）…
案例实战语音关键词唤醒
20
内存优化进阶
模型分区 · 多阶段推理 · 外部Flash扩展
内存优化进阶模型分区
21
功耗与内存协同优化
低功耗模式 · 动态电压频率调整 · 内存访问功耗优化
功耗内存协同优化
22
调试与性能分析
使用调试工具（JTAG · 串口） · 内存泄漏检测
调试性能分析
23
常见问题与解决方案
模型过大 · 推理超时 · 内存溢出
常见问题解决方案
24
项目优化实战
对已有案例进行内存优化 · 对比优化前后内存占用 · 推理速度
项目优化实战对已有案例进行内…
25
综合项目设计
设计一个完整的传感器融合TinyML… · 从需求分析到部署 · 重点优化内存
综合项目设计TinyML
26
前沿技术展望
神经网络搜索（NAS） · 自适应推理 · 边缘学习
前沿技术展望NAS
27
课程总结
核心知识点回顾 · 技能图谱 · 常见误区
课程总结核心知识点回顾
28
实战考核
独立完成一个传感器融合TinyML项… · 提交代码 · 文档与内存优化报告
实战考核TinyML
29
拓展资源
推荐书籍 · 论文 · 开源项目
拓展资源推荐书籍
30
结业与下一步
课程证书 · 职业发展路径 · 进阶课程推荐（如高级TinyML
结业下一步