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Edge AI采集链路从ADC到特征文件全流程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
传感器与信号基础
常见传感器类型 · 信号特性 · 采样定理
传感器信号基础
03
ADC原理与选型
逐次逼近型 · Sigma-Delta · 流水线型ADC的工作原理
ADC原理
04
模拟前端设计
信号调理电路（放大 · 滤波 · 隔离）
模拟前端设计信号调理电路
05
采样时钟与同步
时钟源选择 · 抖动对采样影响 · 多通道同步采样策略
采样时钟同步
06
数据接口与传输
SPI · I2S · LVDS
数据接口传输
07
嵌入式采集系统架构
MCU/DSP/FPGA在采集链路中… · DMA · 中断
嵌入式采集系统架…MCU/DSP/FPGA
08
数据预处理基础
去直流 · 归一化 · 滤波（低通/高通/带通）
数据预处理基础去直流
09
时域特征提取
均值 · 方差 · 峰值
时域特征提取均值
10
频域特征提取
FFT · 功率谱密度 · 频谱峰值
频域特征提取FFT
11
时频域特征提取
短时傅里叶变换 · 小波变换 · 梅尔频率倒谱系数（MFCC）在非平稳…
时频域特征提取短时傅里叶变换
12
特征工程与降维
特征选择 · 主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA）
特征工程降维
13
特征文件格式与存储
常见特征文件格式（CSV · JSON · HDF5
特征文件格式存储
14
数据标注与数据集构建
标注工具 · 标注规范 · 数据增强
数据标注数据集构建
15
边缘AI推理框架
TensorFlow Lite · ONNX Runtime · TFLM
AI边缘
16
模型部署与优化
模型量化（INT8/FP16） · 剪枝 · 知识蒸馏
模型部署优化
17
端到端案例
振动信号采集与故障诊断 · 特征提取 · 模型部署的完整流程
端到端案例振动信号采集
18
端到端案例
音频关键词识别：麦克风阵列 · ADC采集 · MFCC特征
端到端案例音频关键词识别
19
端到端案例
心电信号（ECG）监测 · 滤波 · 特征提取
端到端案例ECG
20
端到端案例
工业预测性维护：多通道传感器同步采集 · 特征融合 · 异常检测模型部署
端到端案例工业预测性维护
21
低功耗与资源受限设计
低功耗ADC模式 · 动态电压频率调整 · 特征提取算法轻量化
低功耗资源受限设计
22
数据同步与时间戳
多传感器时间同步机制 · 时间戳管理 · 数据对齐
数据同步时间戳
23
数据质量与异常处理
坏点检测 · 缺失值处理 · 饱和与削波检测
数据质量异常处理
24
实时性与吞吐量优化
流水线处理 · 双缓冲 · 并行计算
实时性吞吐量优化
25
安全与隐私
数据加密 · 安全存储 · 边缘端隐私保护（联邦学习
安全隐私
26
调试与验证方法
使用逻辑分析仪 · 示波器 · 频谱分析仪调试采集链路
调试验证方法
27
常见问题与解决方案
采样噪声 · 时钟抖动 · 接口时序问题
常见问题解决方案
28
工具链与开发环境
Keil · IAR · STM32CubeMX
工具链开发环境
29
综合项目实战
设计一个完整的Edge AI采集系统 · 从需求分析 · 硬件选型
综合项目实战Edge
30
课程总结与进阶方向
回顾全流程关键点 · 探讨边缘AI发展趋势 · 自适应采集
课程总结进阶方向