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TinyML振动检测传感器数据标注与训练指南

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与振动检测的概述 · 学习目标 · 课程结构
课程导入TinyML
02
振动检测基础
振动的基本概念 · 常见振动源 · 振动特征（频率
振动检测基础振动的基本概念
03
传感器与数据采集
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等传感器原理
传感器数据采集
04
TinyML与边缘计算
TinyML定义 · 微控制器与嵌入式平台（如Arduin… · ESP32）
TinyML边缘计算
05
数据标注基础
标注的定义 · 标注类型（分类 · 回归
数据标注基础标注的定义
06
振动数据标注规范
标注标签体系设计（正常 · 异常 · 故障类型）
振动数据标注规范标注标签体系设计
07
数据标注工具与流程
常用标注工具（如Label Stud… · Audacity · 自定义脚本）
数据标注工具流程
08
数据预处理
去噪 · 滤波（低通 · 高通
数据预处理去噪
09
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值
特征工程时域特征
10
数据集构建
数据增强（平移 · 旋转 · 噪声注入）
数据集构建数据增强
11
模型选择与架构
适用于TinyML的轻量级模型（如C… · LSTM · TCN
模型选择架构
12
模型训练基础
训练流程 · 损失函数 · 优化器
模型训练基础训练流程
13
模型训练实战
使用TensorFlow Lite… · 代码示例与参数调优
模型训练实战TensorFlow
14
模型量化与压缩
量化（int8 · float16） · 剪枝
模型量化压缩
15
模型部署与推理
在微控制器上部署TFLite模型 · 内存管理 · 推理优化
模型部署推理
16
案例实战
电机故障检测：从数据采集 · 标注 · 训练到部署的完整流程
案例实战电机故障检测
17
案例实战
设备状态监测：预测性维护场景 · 基于振动数据判断设备健康状态 · 实现异常报警
案例实战设备状态监测
18
案例实战
可穿戴设备活动识别 · 跑步 · 跳跃等动作
案例实战可穿戴设备活动识…
19
常见问题与调试
数据标注错误 · 类别不平衡 · 模型过拟合
常见问题调试
20
模型评估与验证
评估指标（准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估验证
21
数据标注进阶
半自动标注 · 主动学习 · 弱监督学习
数据标注进阶半自动标注
22
模型优化进阶
超参数搜索 · 神经架构搜索 · 多任务学习
模型优化进阶超参数搜索
23
系统集成与产品化
将TinyML振动检测集成到实际产品… · 考虑功耗 · 成本
系统集成产品化
24
安全与隐私
数据安全 · 模型安全 · 对抗攻击防御
安全隐私
25
性能基准与比较
不同硬件平台（Arduino · ESP32 · STM32
性能基准比较
26
项目实战
从零构建一个完整的振动检测系统 · 硬件选型 · 数据采集
项目实战从零构建一个完整…
27
综合提升
结合深度学习与经典信号处理 · 多传感器融合 · 边缘-云协同
综合提升结合深度学习
28
前沿趋势
TinyML生态发展 · 新型传感器 · 自动化机器学习（AutoML）
前沿趋势TinyML
29
课程总结与复习
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结复习
30
结业项目与考核
设计并实现一个振动检测应用 · 提交报告与演示 · 评估标准与反馈
结业项目考核