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基于TinyML的传感器融合数据分类项目实战教程

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与传感器融合的基本概念 · 应用场景 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
开发环境搭建
Arduino IDE · Edge Impulse · TensorFlow Lite Mi…
开发环境搭建Arduino
03
传感器基础
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计等常用传感器的工作原理与数据格…
传感器基础加速度计
04
数据采集方法
使用Arduino或开发板采集多传感… · 并同步时间戳与标签
数据采集方法Arduino
05
数据预处理
滤波 · 去噪 · 归一化
数据预处理滤波
06
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值）
特征工程时域特征
07
传感器融合策略
数据级 · 特征级 · 决策级融合的原理与适用场景
传感器融合策略数据级
08
数据集构建
数据划分（训练/验证/测试） · 数据增强 · 类别平衡处理
数据集构建数据划分
09
TinyML模型选型
适用于MCU的轻量级神经网络（如Mo… · TinyML专用模型）对比
TinyML模型选型
10
模型训练基础
使用Edge Impulse或Ten… · 理解损失函数与优化器
模型训练基础Edge
11
模型量化与压缩
8位量化 · 剪枝 · 知识蒸馏等减小模型体积的技术
模型量化压缩
12
模型部署流程
将训练好的模型转换为C++数组 · 并部署到Arduino或STM32等…
模型部署流程C++
13
实时推理实现
在MCU上运行模型 · 处理传感器数据流并输出分类结果
实时推理实现MCU
14
案例实战一
基于加速度计与陀螺仪的人体活动识别（… · 跑步 · 静止）
案例实战一基于加速度计
15
案例实战二
基于多传感器融合的跌倒检测系统设计与…
案例实战二基于多传感器融合…
16
案例实战三
基于磁力计与加速度计的室内定位或方向…
案例实战三基于磁力计
17
案例实战四
基于声音与振动传感器的工业设备异常分…
案例实战四基于声音
18
模型性能评估
准确率 · 召回率 · F1分数
模型性能评估准确率
19
超参数调优
学习率 · 批大小 · 网络层数
超参数调优学习率
20
常见问题与调试
数据不同步 · 过拟合 · 模型过大
常见问题调试
21
功耗优化
低功耗模式 · 传感器采样策略 · 模型推理频率对电池寿命的影响
功耗优化低功耗模式
22
边缘端与云端协同
TinyML设备与云端通信 · 实现模型更新与数据上传
边缘端云端协同
23
多任务学习
在单一模型上同时完成多个分类任务（如…
多任务学习单一模型上同时完…
24
迁移学习在TinyML中的应用
利用预训练模型加速新场景的适配
TinyML迁移学习
25
模型可解释性
在资源受限环境下如何解释模型决策（如…
模型可解释性资源受限环境下如…
26
安全与隐私
传感器数据加密 · 模型防篡改 · 本地推理的隐私优势
安全隐私
27
项目工程化
代码组织 · 版本控制 · 日志记录
项目工程化代码组织
28
综合实战项目
设计一个完整的传感器融合分类系统 · 从需求分析到部署测试
综合实战项目设计一个完整的传…
29
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐与进阶方向
课程总结核心知识点回顾
30
结业考核
完成一个自选场景的TinyML传感器… · 并提交报告与演示
结业考核TinyML