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TinyML振动检测FFT与异常评分联动调参实战资料

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
振动检测基础
振动信号物理意义 · 常见振动源 · 时域特征（峰值
振动检测基础振动信号物理意义
03
TinyML与边缘计算概览
TinyML定义 · 微控制器资源限制 · 典型硬件（STM32
TinyML边缘计算概览
04
传感器与数据采集
加速度计/陀螺仪选型 · 采样率与分辨率设置 · I2C/SPI接口读取
传感器数据采集
05
信号预处理
去直流 · 去趋势 · 滤波（低通/高通/带通）
信号预处理去直流
06
FFT原理与实现
离散傅里叶变换（DFT）到FFT · 窗函数（汉宁 · 汉明
FFT原理
07
嵌入式FFT库实战
ArduinoFFT · KissFFT · CMSIS-DSP在MCU上的移植与…
FFT嵌入式
08
频谱特征提取
峰值频率 · 幅值 · 频谱质心
频谱特征提取峰值频率
09
异常评分概念
异常检测定义 · 基于阈值 · 统计（Z-score
异常评分概念异常检测定义
10
联动调参框架
FFT参数（采样率 · FFT点数 · 窗函数）与异常评分参数（阈值
联动调参框架FFT
11
基线建立与校准
正常工况数据采集 · 特征分布统计 · 基线模型构建与更新策略
基线建立校准
12
阈值设定方法
固定阈值 · 自适应阈值（移动平均 · EWMA）
阈值设定方法固定阈值
13
特征选择与降维
相关性分析 · 主成分分析（PCA） · 互信息
特征选择降维
14
异常评分算法实战
实现Z-score · 指数加权移动平均（EWMA） · 简单距离评分
异常评分算法实战Z-score
15
联动调参策略
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化在FFT与评分参数联合调优…
联动调参策略网格搜索
16
实时性优化
降低FFT计算量（降采样 · 分段FFT） · 缓存优化
实时性优化FFT
17
案例实战一
电机轴承振动异常检测——从数据采集到…
案例实战一电机轴承振动异常…
18
案例实战二
旋转机械不平衡检测——利用频谱谐波特…
案例实战二旋转机械不平衡检…
19
案例实战三
泵/风机振动监测——多工况下自适应阈…
案例实战三风机振动监测
20
案例实战四
手持设备跌落检测——基于FFT与异常…
案例实战四FFT
21
模型部署与验证
将调参后的模型固化到MCU · 验证实时性 · 准确率与误报率
模型部署验证
22
常见问题与调试
频谱泄漏 · 混叠 · 噪声干扰
常见问题调试
23
调参工具与可视化
使用Python/Matplotli… · 参数扫描与结果可视化 · 辅助MCU调参
调参工具可视化
24
自动化调参脚本
编写Python脚本批量处理数据 · 自动搜索最优参数组合 · 并生成报告
自动化调参脚本Python
25
多传感器融合
多轴振动数据融合 · 特征级融合与决策级融合对异常评分的影…
多传感器融合多轴振动数据融合
26
边缘-云端协同
边缘端实时检测与云端离线训练调参的协… · 模型更新与OTA
边缘云端协同
27
性能评估指标
准确率 · 召回率 · F1-score
性能评估指标准确率
28
综合实战项目
从零搭建一个完整的TinyML振动检… · 包括硬件选型 · 数据采集
综合实战项目TinyML
29
进阶与扩展
基于CNN/RNN的振动分类 · 迁移学习 · 联邦学习在TinyML中的前沿应用
进阶扩展
30
课程总结与展望
核心要点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结核心要点回顾