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TinyML传感器标定与数据采集入门到实战课程

共计 30 章节
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01
课程导论
TinyML与传感器标定概述 · 学习目标 · 课程结构
课程导论TinyML
02
传感器基础
常见传感器类型（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计
传感器基础常见传感器类型
03
TinyML平台与工具链
主流硬件（Arduino Nano… · ESP32 · STM32）与软件框架（Tensor…
TinyML平台
04
数据采集基础
采样率 · 分辨率 · 量程
数据采集基础采样率
05
传感器标定概念
什么是标定 · 为什么需要标定 · 标定的类型（工厂标定
传感器标定概念什么是标定
06
标定数学模型
线性标定 · 非线性标定 · 偏移
标定数学模型线性标定
07
加速度计标定
六位置法 · 静止检测 · 最小二乘拟合
加速度计标定六位置法
08
陀螺仪标定
零偏稳定性 · 温度补偿 · 艾伦方差分析
陀螺仪标定零偏稳定性
09
磁力计标定
硬铁与软铁效应 · 椭球拟合 · 最小二乘与几何方法
磁力计标定硬铁
10
温湿度与气压传感器标定
多项式校正 · 查表法 · 环境补偿
温湿度气压传感器标定
11
多传感器融合标定
IMU与磁力计联合标定 · 坐标系对齐 · 时间同步
多传感器融合标定IMU
12
数据采集硬件设计
传感器选型 · 电路连接 · 电源管理
数据采集硬件设计传感器选型
13
数据采集软件实现
使用Arduino/Python编写… · 串口通信 · 数据打包与时间戳
数据采集软件实现Arduino/Pyth…
14
数据可视化与预处理
时域图 · 频域分析 · 滤波（低通
数据可视化预处理
15
数据集构建与标注
数据划分（训练/验证/测试） · 数据增强 · 标注工具与标注规范
数据集构建标注
16
TinyML模型训练基础
特征工程（统计特征 · FFT特征） · 模型选择（决策树
TinyML模型训练基础
17
模型部署到微控制器
TensorFlow Lite Mi… · 内存优化 · 推理优化
模型部署到微控制…TensorFlow
18
实战项目一
基于加速度计的手势识别——从数据采集 · 标定到模型部署的完整流程
实战项目一基于加速度计的手…
19
实战项目二
基于IMU的姿态估计——标定后数据融… · 实现俯仰 · 横滚
实战项目二IMU
20
实战项目三
环境监测系统——温湿度 · 气压传感器标定与数据采集 · 构建异常检测模型
实战项目三环境监测系统
21
实战项目四
磁力计指南针——磁力计标定与倾斜补偿 · 实现数字罗盘
实战项目四磁力计指南针
22
实战项目五
振动监测与故障诊断——加速度计数据采… · FFT特征提取 · 训练分类模型
实战项目五振动监测
23
标定质量评估
残差分析 · 均方根误差 · 标定前后对比
标定质量评估残差分析
24
数据采集常见问题
采样率不足 · 混叠 · 噪声干扰
数据采集常见问题采样率不足
25
标定常见问题
标定结果不稳定 · 温度影响 · 传感器老化
标定常见问题标定结果不稳定
26
TinyML模型优化
模型压缩 · 剪枝 · 量化感知训练
TinyML模型优化
27
低功耗与边缘部署
电池供电设计 · 低功耗模式 · 数据缓存与无线传输（BLE
低功耗边缘部署
28
综合实战
设计一个完整的TinyML传感器应用… · 工业监测） · 从需求分析
综合实战TinyML
29
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 常见错误总结 · 推荐学习资源
课程总结进阶路径
30
结课项目与考核
项目要求 · 评分标准 · 提交方式
结课项目考核