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TinyML振动异常检测阈值设定与模型再训练闭环实战

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
TinyML基础
嵌入式机器学习概念 · 资源约束 · 典型应用场景
TinyML嵌入式机器学习概…
03
振动信号基础
振动类型 · 时域/频域特征 · 常见传感器（加速度计
振动信号基础振动类型
04
数据采集与预处理
采样率选择 · 滤波 · 去噪
数据采集预处理
05
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值）
特征工程时域特征
06
异常检测模型选型
自编码器 · 孤立森林 · One-Class SVM
异常检测模型选型自编码器
07
模型训练与量化
TensorFlow Lite Mi… · 模型压缩 · 量化感知训练
模型训练量化
08
阈值设定基础
阈值概念 · 固定阈值 · 动态阈值
阈值设定基础阈值概念
09
阈值评估指标
准确率 · 召回率 · F1分数
阈值评估指标准确率
10
阈值优化方法
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 基于验证集调参
阈值优化方法网格搜索
11
模型再训练概念
概念漂移 · 数据漂移 · 模型退化
模型再训练概念概念漂移
12
闭环系统设计
数据反馈回路 · 自动标注 · 模型更新流程
闭环系统设计数据反馈回路
13
边缘端阈值自适应
基于运行数据动态调整阈值 · 滑动窗口统计 · EWMA方法
边缘端阈值自适应基于运行数据动态…
14
云端协同再训练
边缘上传异常样本 · 云端训练 · 模型下发
云端协同再训练边缘上传异常样本
15
实战案例1
使用公开振动数据集（如CWRU）进行…
实战案例1CWRU
16
实战案例2
在Arduino Nano 33 B…
实战案例2Arduino
17
实战案例3
模拟数据漂移并实现模型再训练闭环 · 评估性能变化
实战案例3模拟数据漂移并实…
18
工具链与平台
Edge Impulse · TensorFlow Lite Mi… · Arduino IDE
工具链平台
19
代码实现
Python脚本进行特征提取 · 阈值计算 · 模型训练与评估
代码实现Python
20
嵌入式部署细节
内存管理 · 推理时间优化 · 电源功耗
嵌入式部署细节内存管理
21
阈值设定常见问题
数据不平衡 · 噪声影响 · 阈值过严/过松
阈值设定常见问题数据不平衡
22
再训练常见问题
灾难性遗忘 · 标注成本 · 数据隐私
再训练常见问题灾难性遗忘
23
模型监控与告警
边缘端日志 · 云端监控面板 · 异常事件记录
模型监控告警
24
安全与隐私
数据加密 · 联邦学习简介 · 本地处理优势
安全隐私
25
性能调优
模型结构优化 · 特征降维 · 阈值与模型联合优化
性能调优模型结构优化
26
综合实战
从零搭建一个完整的振动异常检测系统 · 包含阈值设定与再训练闭环
综合实战从零搭建一个完整…
27
项目评估与测试
在真实设备上测试 · 鲁棒性验证 · A/B测试
项目评估测试
28
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 最佳实践
课程总结核心知识点回顾
29
拓展学习
进阶资源 · 社区 · 论文
拓展学习进阶资源
30
结业项目
独立完成一个振动异常检测项目 · 提交报告并展示闭环效果
结业项目独立完成一个振动…