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Edge AI传感器数据采集系统设计与实现课程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge AI与传感器数据采集的行业…
课程导入学习目标
02
传感器基础
常见传感器类型（温度 · 湿度 · 加速度
传感器基础常见传感器类型
03
信号调理与接口
模拟信号放大 · 滤波 · 模数转换（ADC）基础
信号调理接口
04
边缘计算平台选型
主流Edge AI硬件（如树莓派 · Jetson · ESP32
边缘计算平台选型Edge
05
数据采集系统架构
从传感器到云端/边缘的端到端数据流设… · 包括采集 · 预处理
数据采集系统架构从传感器到云端
06
嵌入式操作系统与实时性
RTOS与Linux在数据采集中的角… · 任务调度 · 中断处理与时间戳同步方法
嵌入式操作系统实时性
07
传感器驱动开发
编写传感器驱动程序 · 配置寄存器 · 读取数据
传感器驱动开发编写传感器驱动程…
08
数据采样与同步
采样率设置 · 多传感器时间同步 · 抖动消除与数据对齐技术
数据采样同步
09
数据预处理与滤波
去噪 · 平滑 · 异常值检测
数据预处理滤波
10
边缘AI推理基础
在边缘设备上部署轻量级模型（如Tin… · TensorFlow Lite）的流…
AI边缘
11
特征工程与数据标注
从原始传感器数据中提取时域 · 频域特征 · 以及数据标注工具与最佳实践
特征工程数据标注
12
模型压缩与优化
量化 · 剪枝 · 知识蒸馏等技术在边缘AI中的应用
模型压缩优化
13
端侧推理引擎
使用TensorFlow Lite… · ONNX Runtime · OpenVINO等推理引擎进行模型部…
端侧推理引擎TensorFlow
14
数据存储与管理
边缘端本地存储方案（SD卡 · Flash · 数据库）与数据生命周期管理
数据存储管理
15
无线传输协议
Wi-Fi · BLE · LoRa
无线传输协议Wi-Fi
16
云边协同
边缘节点与云端的数据同步 · 模型更新 · 远程管理机制
云边协同边缘节点
17
低功耗设计
电源管理 · 睡眠模式 · 动态电压频率调整（DVFS）与能量采…
低功耗设计电源管理
18
安全与隐私
传感器数据加密 · 安全启动 · 可信执行环境（TEE）与隐私保护策略
安全隐私
19
系统调试与测试
使用逻辑分析仪 · 示波器 · 调试工具进行硬件调试
系统调试测试
20
实战项目一
基于ESP32的温湿度采集与边缘异常… · 涵盖硬件连接 · 驱动开发
实战项目一ESP32
21
实战项目二
基于树莓派的多传感器融合数据采集平台 · 实现数据同步 · 预处理与可视化
实战项目二基于树莓派的多传…
22
实战项目三
基于Jetson的视觉传感器（摄像头…
实战项目三Jetson
23
实战项目四
可穿戴设备中的加速度计数据采集与活动…
实战项目四可穿戴设备
24
实战项目五
工业振动传感器数据采集与预测性维护系… · 包括频域分析与异常预警
实战项目五工业振动传感器数…
25
常见问题与故障排查
传感器读数异常 · 通信不稳定 · 时序冲突
常见问题故障排查
26
性能优化与瓶颈分析
CPU · 内存 · I/O
性能优化瓶颈分析
27
系统集成与部署
将数据采集 · 边缘AI · 云同步整合为完整产品原型
系统集成部署
28
项目文档与交付
技术文档撰写 · 代码规范 · 版本控制与项目演示技巧
项目文档交付
29
前沿趋势与扩展
边缘AI与传感器融合的新技术（如神经… · 智能传感器 · 联邦学习）及未来方向
前沿趋势扩展
30
综合考核与课程总结
综合项目设计 · 课程知识回顾 · 常见误区梳理与学习资源推荐
综合考核课程总结