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7. TinyML低功耗振动监测：周期采样与异常触发推理

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
振动监测基础
振动信号特征 · 常见故障类型 · 监测应用场景
振动监测基础振动信号特征
03
TinyML与低功耗设计
TinyML定义 · 边缘计算优势 · 低功耗设计原则
TinyML低功耗设计
04
硬件选型
常用低功耗MCU · 加速度计/振动传感器 · 电池与电源管理
硬件选型MCU
05
开发环境搭建
Arduino/STM32/ESP3… · TinyML框架（TensorFlo… · Edge Impulse）配置
开发环境搭建Arduino/STM3…
06
振动数据采集
采样率选择 · 量程设置 · 数据格式与存储
振动数据采集采样率选择
07
周期采样策略
固定周期采样 · 自适应周期 · 低功耗调度（RTC唤醒
周期采样策略固定周期采样
08
信号预处理
去噪 · 滤波（低通/带通） · 特征提取（时域/频域）
信号预处理去噪
09
异常触发机制
阈值检测 · 事件驱动 · 边缘触发与中断唤醒
异常触发机制阈值检测
10
机器学习模型选择
适用于振动监测的轻量模型（决策树 · 随机森林 · 小型CNN
机器学习模型选择适用于振动监测的…
11
模型训练与优化
数据标注 · 训练流程 · 量化与剪枝
模型训练优化
12
模型部署
将训练好的模型转换为TFLite M… · 部署到MCU
模型部署TFLite
13
推理引擎集成
在MCU上运行推理 · 内存管理 · 功耗优化
推理引擎集成MCU
14
低功耗系统设计
电源管理 · 动态电压频率调整 · 低功耗外设配置
低功耗系统设计电源管理
15
案例实战
基于Arduino Nano 33…
案例实战Arduino
16
案例实战
基于ESP32的工业电机振动监测系统
案例实战ESP32
17
案例实战
基于STM32L4的无线振动传感器节…
案例实战STM32L4
18
数据通信与云端集成
BLE/WiFi传输 · MQTT协议 · 云端数据存储与分析
数据通信云端集成
19
系统集成与测试
硬件组装 · 软件集成 · 系统级测试与验证
系统集成测试
20
功耗测量与优化
使用功耗分析仪 · 优化采样与推理频率 · 延长电池寿命
功耗测量优化
21
常见问题与调试
传感器噪声 · 误报漏报 · 模型过拟合
常见问题调试
22
安全与可靠性
数据安全 · 系统鲁棒性 · 故障恢复机制
安全可靠性
23
进阶技巧
多传感器融合 · 自适应阈值 · 在线学习与模型更新
进阶技巧多传感器融合
24
性能评估
准确率 · 召回率 · 功耗
性能评估准确率
25
项目实战
从需求分析到部署的完整流程（分组项目…
项目实战从需求分析到部署…
26
项目实战
设计一个低功耗振动监测系统并实现异常…
项目实战设计一个低功耗振…
27
项目实战
优化现有系统 · 降低功耗并提高检测精度
项目实战优化现有系统
28
综合提升
结合边缘计算与云计算的混合架构 · 边缘智能
综合提升结合边缘计算
29
前沿趋势
TinyML最新进展 · 低功耗AI芯片 · 工业4.0应用
前沿趋势TinyML
30
课程总结
核心知识点回顾 · 学习路径建议 · 未来发展方向
课程总结核心知识点回顾