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TinyML振动检测采样频率与窗口长度选择指南

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML振动检测的应用背景 · 课程目标 · 学习路径与整体框架
课程导入TinyML
02
振动信号基础
振动的基本概念 · 常见振动类型（周期 · 冲击
振动信号基础振动的基本概念
03
传感器与数据采集
常用振动传感器（加速度计 · 陀螺仪 · MEMS）的工作原理
传感器数据采集
04
采样定理与奈奎斯特频率
采样定理的数学基础 · 混叠现象 · 如何根据信号最高频率确定采样频率
采样定理奈奎斯特频率
05
采样频率选择原则
工业振动检测中采样频率的典型范围 · 过采样与欠采样的权衡 · 实际案例（如电机
采样频率选择原则工业振动检测
06
窗口长度与频率分辨率
窗口长度对频率分辨率的影响 · 频率分辨率计算公式 · 窗口长度与采样频率的关系
窗口长度频率分辨率
07
窗口函数与泄漏效应
常见窗口函数（矩形 · 汉宁 · 汉明
窗口函数泄漏效应
08
时域与频域分析基础
时域特征（峰值 · 均方根 · 峰峰值）
时域频域分析基础
09
短时傅里叶变换与频谱图
STFT原理 · 窗口长度对时频分辨率的影响 · 如何选择窗口长度以平衡时间与频率分辨…
短时傅里叶变换频谱图
10
TinyML硬件约束
微控制器内存 · 计算能力 · 功耗限制对采样频率和窗口长度的影响
TinyML硬件约束
11
数据预处理流程
去噪 · 滤波（低通 · 带通）
数据预处理流程去噪
12
特征工程基础
从振动信号中提取时域 · 频域 · 统计特征（均值
特征工程基础从振动信号
13
特征选择与降维
主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA）等方法在振动特…
特征选择降维
14
TinyML模型选择
适用于振动检测的轻量级模型（决策树 · 随机森林 · 小型CNN
TinyML模型选择
15
模型训练与验证
训练集/验证集划分 · 交叉验证 · 过拟合与欠拟合的应对策略
模型训练验证
16
模型量化与部署
模型量化（INT8 · FP16） · 剪枝
模型量化部署
17
端到端TinyML流程
从数据采集 · 预处理 · 特征提取
TinyML端到端
18
案例实战
电机轴承故障检测——采样频率与窗口长…
案例实战电机轴承故障检测
19
案例实战
齿轮箱振动监测——不同工况下的采样参…
案例实战齿轮箱振动监测
20
案例实战
泵体异常检测——低功耗场景下采样频率…
案例实战泵体异常检测
21
案例实战
手持设备振动检测——资源受限下的窗口…
案例实战手持设备振动检测
22
常见问题
采样频率过高导致数据量过大 · 内存不足的解决方案
常见问题采样频率过高导致…
23
常见问题
窗口长度过短导致频率分辨率不足 · 频谱泄漏的调试方法
常见问题窗口长度过短导致…
24
常见问题
环境噪声干扰 · 传感器安装不当对采样数据的影响及改进…
常见问题环境噪声干扰
25
常见问题
模型在真实场景中性能下降 · 如何调整采样参数与模型策略
常见问题模型
26
高级主题
自适应采样频率与动态窗口长度在智能振…
高级主题自适应采样频率
27
高级主题
边缘计算与云协同——在TinyML设…
高级主题TinyML
28
高级主题
多传感器融合——多轴振动信号同步采样…
高级主题多传感器融合
29
综合项目
设计一个完整的TinyML振动检测系… · 从需求分析 · 参数选择
综合项目TinyML
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 常见陷阱 · 未来趋势（如TinyML与工业物联网…
课程总结回顾核心知识点