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TinyML振动检测传感器数据异常值处理实战指南

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与振动检测概述 · 异常值处理的重要性 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
振动检测基础
振动传感器类型（加速度计 · 陀螺仪） · 振动信号特征（频率
振动检测基础振动传感器类型
03
TinyML入门
TinyML定义 · 边缘计算与嵌入式机器学习 · 典型硬件平台（Arduino Nan…
TinyML定义
04
数据采集与预处理
传感器数据采集方法 · 采样率与分辨率选择 · 数据格式与存储
数据采集预处理
05
异常值定义与类型
异常值概念 · 点异常 · 上下文异常
异常值定义类型
06
异常值检测方法概览
统计方法（Z-score · IQR） · 距离方法（KNN）
异常值检测方法概…Z-score
07
数据可视化与探索性分析
使用Matplotlib/Seabo… · 频谱图 · 箱线图
数据可视化探索性分析
08
数据清洗实战
缺失值处理（删除 · 插值） · 噪声滤除（低通/带通滤波）
数据清洗实战缺失值处理
09
基于统计的异常值检测
Z-score与改进Z-score · IQR方法 · Grubbs检验
基于统计的异常值…Z-score
10
基于距离与密度的异常检测
KNN距离 · LOF（局部离群因子） · DBSCAN聚类
基于距离密度的异常检测
11
基于机器学习模型的异常检测
隔离森林 · One-Class SVM · 随机森林异常评分
基于机器学习模型…隔离森林
12
基于自编码器的异常检测
自编码器原理 · 重构误差 · 在振动信号上的训练与阈值设定
基于自编码器的异…自编码器原理
13
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程时域特征
14
TinyML模型部署流程
模型量化（INT8） · 剪枝 · 转换为TensorFlow Lite…
TinyML模型部署流程
15
端到端实战项目（一）
使用Arduino Nano 33… · 实现基于统计方法的异常值检测
端到端实战项目Arduino
16
端到端实战项目（二）
在ESP32上部署隔离森林模型 · 实时检测振动异常
端到端实战项目ESP32
17
端到端实战项目（三）
使用STM32和自编码器进行振动异常… · 优化内存与功耗
端到端实战项目STM32
18
数据标注与评估
异常值标注策略 · 混淆矩阵 · 精确率/召回率/F1-score
数据标注评估
19
模型优化与调参
超参数调优（网格搜索 · 随机搜索） · 交叉验证
模型优化调参
20
实时性与资源约束
内存占用 · 计算延迟 · 功耗优化
实时性资源约束
21
常见问题与解决方案
数据漂移 · 传感器噪声 · 误报与漏报
常见问题解决方案
22
案例研究
工业电机振动异常检测 · 风力发电机叶片监测 · 家用电器故障预测
案例研究工业电机振动异常…
23
数据安全与隐私
边缘数据处理优势 · 加密传输 · 本地存储策略
数据安全隐私
24
进阶技巧
多传感器融合 · 时间序列异常检测（LSTM） · 在线学习与自适应阈值
进阶技巧多传感器融合
25
工具与库实战
Python数据处理（NumPy · Pandas · Scikit-learn）
工具库实战
26
项目调试与测试
单元测试 · 集成测试 · 硬件在环测试
项目调试测试
27
性能评估与基准测试
在真实硬件上评估模型性能 · 对比不同算法 · 建立基准数据集
性能评估基准测试
28
综合实战
从数据采集到部署的完整流程 · 完成一个可运行的TinyML振动异常…
综合实战从数据采集到部署…
29
课程总结与拓展
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结拓展
30
结业项目
设计并实现一个针对特定场景的Tiny… · 撰写报告并进行演示
结业项目Tiny