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传感器数据采集与TinyML推理功耗协同优化课程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · TinyML与功耗优化的背景与价值
课程导入学习目标
02
传感器基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 温湿度
传感器基础常见传感器类型
03
数据采集硬件平台
Arduino · ESP32 · STM32
数据采集硬件平台Arduino
04
传感器数据采集方法
采样率 · 分辨率 · 量程
传感器数据采集方…采样率
05
数据采集实战
使用常见传感器（如MPU6050 · DHT22）采集真实数据并可视化
数据采集实战MPU6050
06
TinyML基础
什么是TinyML · 边缘设备上的机器学习 · 与云端ML的区别
TinyML什么是
07
TinyML开发环境搭建
TensorFlow Lite Mi… · Edge Impulse · ArduinoML等工具链
TinyML开发环境搭建
08
模型训练与转换
在PC上训练简单模型（如分类 · 回归） · 转换为TFLite格式
模型训练转换
09
模型量化与压缩
量化感知训练 · 后训练量化 · 剪枝
模型量化压缩
10
TinyML推理部署
将模型部署到MCU · 实现实时推理 · 并验证准确性
TinyML推理部署
11
功耗基础
嵌入式系统功耗组成（动态 · 静态 · I/O
功耗基础嵌入式系统功耗组…
12
功耗测量工具
使用功率分析仪 · Joulescope · Nordic Power Profi…
功耗测量工具使用功率分析仪
13
传感器功耗优化
传感器工作模式（低功耗模式 · 唤醒 · 占空比）
传感器功耗优化传感器工作模式
14
数据采集与传输功耗
本地存储 · 无线传输（BLE · WiFi
数据采集传输功耗
15
TinyML推理功耗分析
推理过程中的计算 · 内存访问 · 外设交互的功耗开销
TinyML推理功耗分析
16
协同优化策略
数据采集频率与推理精度 · 功耗之间的权衡 · 动态调整机制
协同优化策略数据采集频率
17
低功耗设计模式
事件驱动 · 中断唤醒 · 睡眠-唤醒周期
低功耗设计模式事件驱动
18
硬件加速与低功耗
使用NPU · DSP · 硬件加速器降低推理功耗
硬件加速低功耗
19
案例实战
基于加速度计的人体活动识别（HAR）…
案例实战HAR
20
案例实战
基于麦克风的语音关键词检测（KWS）…
案例实战KWS
21
案例实战
基于温湿度传感器的环境监测——低功耗…
案例实战基于温湿度传感器…
22
案例实战
基于振动传感器的异常检测——工业设备…
案例实战基于振动传感器的…
23
功耗与精度联合优化
多目标优化方法 · Pareto前沿 · 自动调参工具
功耗精度联合优化
24
动态功耗管理
根据任务复杂度 · 电池电量 · 环境条件动态调整采样率和模型推理频率
动态功耗管理根据任务复杂度
25
电池与能量采集
电池选型 · 能量采集（太阳能 · 振动
电池能量采集
26
常见问题与调试
数据采集噪声 · 模型过拟合 · 推理延迟
常见问题调试
27
性能评估与基准
建立功耗基准 · 推理延迟 · 准确率
性能评估基准
28
综合项目
设计一个完整的低功耗TinyML系统… · 可穿戴健康设备） · 从需求分析到实现
综合项目TinyML
29
前沿趋势
TinyML与边缘AI的最新进展 · 开源社区 · 未来方向
前沿趋势TinyML
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 推荐资源 · 项目实践建议
课程总结进阶路径