所属分类：AI大模型与智能应用 当前为单品课程，可返回上一级继续浏览同方向资料。
← 返回上一级
← 返回所属目录 咨询 / 购买

STM32传感器数据实时推理与量化压缩部署实战

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导论
AIoT时代背景 · STM32在边缘推理中的定位 · 课程目标与学习路径
课程导论AIoT
02
开发环境搭建
STM32CubeIDE安装 · STM32CubeMX配置 · 交叉编译工具链验证
开发环境搭建STM32CubeIDE
03
传感器数据采集基础
I2C/SPI/UART协议回顾 · 典型传感器（如MPU6050 · BME280）驱动移植
传感器数据采集基…I2C/SPI/UART
04
数据预处理与特征工程
滑动窗口滤波 · 归一化 · FFT特征提取
数据预处理特征工程
05
轻量化模型设计
TensorFlow Lite Mi… · 模型结构选择（CNN/RNN/TCN… · 参数量与RAM估算
轻量化模型设计TensorFlow
06
模型训练与量化
浮点模型训练 · 训练后量化（PTQ） · 量化感知训练（QAT）
模型训练量化
07
模型转换与部署
TFLite模型生成 · C数组导出 · 模型集成到STM32工程
模型转换部署
08
推理引擎集成
TFLite Micro API调用 · 解释器初始化 · 张量分配与推理执行
推理引擎集成TFLite
09
内存优化实战
Tensor Arena大小计算 · 共享缓冲区策略 · Flash与RAM占用分析
内存优化实战Tensor
10
实时操作系统（RTOS）集成
FreeRTOS任务创建 · 传感器采集任务与推理任务同步
RTOS实时操作系统
11
数据压缩技术概述
无损压缩（Huffman · LZ4）与有损压缩（SVD · PCA）在MCU上的适用性
数据压缩技术概述Huffman
12
量化压缩实战
权重聚类 · 稀疏化剪枝 · K-means量化在STM32上的实…
量化压缩实战权重聚类
13
传感器数据流压缩
差分编码 · 游程编码（RLE） · 自适应量化在数据采集链路上的应用
传感器数据流压缩差分编码
14
推理结果后处理
softmax优化 · 阈值判决 · 置信度过滤与异常检测
推理结果后处理softmax
15
功耗优化策略
睡眠模式切换 · 动态频率调整 · 推理频率自适应
功耗优化策略睡眠模式切换
16
调试与性能分析
串口日志 · GPIO示波器打点 · 推理时间测量
调试性能分析
17
模型更新机制
OTA固件升级 · 模型参数热更新 · Flash分区管理
模型更新机制OTA
18
安全与加密
传感器数据加密（AES） · 模型参数保护 · 安全启动
安全加密
19
多传感器融合
时间戳对齐 · 卡尔曼滤波融合 · 决策级融合策略
多传感器融合时间戳对齐
20
边缘-云协同
数据选择性上传 · 云端模型再训练 · 增量学习反馈
边缘云协同
21
实战项目一
基于加速度计的人体活动识别（HAR）…
实战项目一HAR
22
实战项目二
环境监测（温湿度+气压）异常检测与压…
实战项目二环境监测
23
实战项目三
麦克风关键词唤醒（KWS）——MFC…
实战项目三KWS
24
实战项目四
电机振动监测——FFT特征+异常分类
实战项目四FFT
25
性能基准测试
不同STM32系列（F4/H7/U5… · 内存占用对比
性能基准测试STM32
26
常见问题与调试技巧
HardFault定位 · 内存溢出排查 · 模型输出异常分析
常见问题调试技巧
27
高级优化
CMSIS-NN加速 · DSP指令集利用 · 循环展开与内联汇编
高级优化CMSIS-NN
28
工具链自动化
Python脚本一键训练→量化→部署 · CI/CD流水线设计
工具链自动化Python
29
未来趋势
NPU与加速器（STM32N6） · tinyML生态发展 · 联邦学习在边缘的应用
未来趋势NPU
30
课程总结与资源推荐
学习路线图 · 社区资源 · 开源项目推荐
课程总结资源推荐