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13. Arduino Edge Impulse项目：零代码采集、训练到板端部署

共计 30 章节

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了解Arduino与Edge Imp… · 学习目标 · 课程整体框架与实战项目预览

课程导入Arduino

Arduino开发板选型（如Nano… · Portenta H7） · 传感器类型

环境准备Arduino

Edge Impulse平台导航

熟悉Studio界面 · 项目创建 · 数据采集

数据采集基础

使用Arduino连接传感器（如麦克… · 加速度计 · 光敏电阻）

数据采集基础Arduino

数据标注与数据集管理

在Edge Impulse中创建类别 · 标注样本 · 划分训练/测试集

数据标注数据集管理

理解输入特征（时间序列 · 频谱 · 图像）与处理块（预处理

使用内置DSP模块（如频谱分析 · MFCC · 统计特征）自动提取特征

特征工程DSP

选择分类/回归模型（如神经网络 · 决策树 · KNN）

模型训练选择分类

模型评估与优化

混淆矩阵 · 准确率/召回率分析 · 过拟合处理

模型评估优化

模型测试与验证

在Edge Impulse中运行实时… · 使用测试集验证模型泛化能力

模型测试验证

了解部署选项（Arduino库 · C++源码 · OpenMV固件）

部署准备Arduino

将训练好的模型导出为Arduino库 · 在Arduino IDE中集成并烧录…

板端部署Arduino

编写Arduino代码读取传感器数据 · 调用模型进行推理 · 输出分类结果到串口或LED

实时推理Arduino

实战项目一

声音分类——使用麦克风采集环境声音 · 训练模型识别拍手 · 响指

实战项目一声音分类

实战项目二

运动识别——使用加速度计采集运动数据 · 训练模型识别走路 · 跑步

实战项目二运动识别

实战项目三

图像分类——使用摄像头模块（如OV7… · 训练模型识别物体或颜色

实战项目三OV7

实战项目四

异常检测——使用传感器数据训练模型检…

实战项目四异常检测

数据采集进阶

使用Edge Impulse Dat… · 处理长序列与多传感器融合

数据采集进阶Edge

特征优化技巧

自定义特征提取函数 · 使用频谱图 · 小波变换等高级特征

特征优化技巧自定义特征提取函…

模型压缩与量化

了解量化 · 剪枝 · 知识蒸馏

模型压缩量化

边缘计算与延迟优化

分析板端推理时间 · 内存占用 · 优化代码与模型结构以满足实时性要求

边缘计算延迟优化

多类别与多标签分类

设计复杂分类任务 · 处理类别重叠 · 多标签输出

多类别多标签分类

连续学习与模型更新

在Edge Impulse中增量训练 · 使用新数据更新模型 · 避免灾难性遗忘

连续学习模型更新

常见问题排查

数据采集异常 · 训练不收敛 · 部署后推理错误

常见问题排查数据采集异常

与云平台集成

将Edge Impulse模型部署到… · Azure） · 实现远程监控与更新

云平台集成Edge

项目综合实战

设计一个完整的智能家居应用（如手势控… · 语音命令） · 从数据采集到部署全流程

项目综合实战设计一个完整的智…

性能评估与调优

使用Edge Impulse的模型测… · 分析精度与资源占用 · 进行针对性优化

性能评估调优

安全与隐私

在边缘设备上处理敏感数据 · 加密模型 · 保护数据隐私

扩展与创新

结合其他传感器 · 执行器 · 探索Edge Impulse在机器人

课程总结与进阶路径

回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 引导学员自主开发创新项目

课程总结进阶路径