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TinyML推理系统中传感器采样与调度联合优化课程

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML推理系统概述 · 传感器采样与调度联合优化的意义 · 课程学习路径与目标
课程导入TinyML
02
TinyML基础
微控制器资源约束 · 典型TinyML硬件平台（如STM3… · ESP32）
TinyML微控制器资源约束
03
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
04
采样基础
采样定理（Nyquist） · 采样率与分辨率 · 功耗与数据量的权衡
采样基础Nyquist
05
调度基础
任务调度概念 · 实时调度算法（RMS · EDF）
调度基础任务调度概念
06
联合优化动机
为什么需要联合优化采样与调度 · 单独优化的局限性 · 典型应用场景（可穿戴设备
联合优化动机为什么需要联合优…
07
系统建模
传感器采样模型 · 推理任务模型 · 能量与延迟模型
系统建模传感器采样模型
08
优化目标与约束
能耗最小化 · 延迟约束 · 精度保持
优化目标约束
09
静态采样策略
固定采样率 · 周期采样 · 事件驱动采样
静态采样策略固定采样率
10
动态采样策略
自适应采样 · 基于数据变化率调整采样率 · 基于预测误差的采样控制
动态采样策略自适应采样
11
调度策略基础
静态调度 · 动态调度 · 优先级反转
调度策略基础静态调度
12
联合优化方法分类
启发式方法 · 基于搜索的方法 · 基于学习的方法
联合优化方法分类启发式方法
13
启发式联合优化
贪心算法 · 遗传算法 · 模拟退火在采样与调度联合优化中的应用
启发式联合优化贪心算法
14
基于强化学习的联合优化
状态 · 动作 · 奖励设计
基于强化学习的联…状态
15
基于模型预测控制（MPC）的联合优化
预测模型 · 滚动优化 · 反馈校正
MPC基于模型预测控制
16
采样与调度协同设计
采样率与任务周期匹配 · 数据缓冲管理 · 任务优先级与采样优先级协调
采样调度协同设计
17
能耗管理技术
动态电压频率调整（DVFS） · 低功耗模式 · 传感器电源管理
能耗管理技术DVFS
18
精度与资源权衡
量化对推理精度的影响 · 采样精度与推理精度关系 · 误差容忍度
精度资源权衡
19
实时性保障
硬实时与软实时 · 最坏情况执行时间（WCET）分析 · 调度可行性验证
实时性保障硬实时
20
案例实战
基于STM32和加速度计的人体活动识… · 实现采样率与调度联合优化
案例实战STM32
21
案例实战
智能麦克风唤醒词检测中的采样与调度优… · 降低功耗同时保持响应速度
案例实战智能麦克风唤醒词…
22
案例实战
工业振动监测TinyML系统 · 联合优化采样与调度以延长电池寿命
案例实战TinyML
23
工具与平台
TensorFlow Lite Mi… · Zephyr RTOS · FreeRTOS
工具平台
24
实验设计
如何设计对比实验 · 评估指标（能耗 · 延迟
实验设计如何设计对比实验
25
常见问题与调试
采样抖动 · 调度死锁 · 数据丢失
常见问题调试
26
性能优化技巧
代码级优化 · 内存复用 · 中断处理优化
性能优化技巧代码级优化
27
安全与可靠性
传感器故障检测 · 调度容错 · 数据完整性保障
安全可靠性
28
前沿趋势
边缘学习 · 联邦学习 · 神经形态计算
前沿趋势边缘学习
29
综合项目
设计一个完整的TinyML推理系统 · 从需求分析 · 联合优化方案设计
综合项目TinyML
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐阅读
课程总结进阶路径