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8. TinyML手势识别项目：加速度与陀螺仪融合建模

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与手势识别概述 · 学习目标 · 课程项目全景
课程导入TinyML
02
IMU传感器基础
加速度计与陀螺仪的工作原理 · 测量范围 · 采样率
IMU传感器基础
03
手势识别应用场景
智能手表 · AR/VR · 工业控制
手势识别应用场景智能手表
04
数据采集方法
使用开发板（如Arduino Nan… · 设置采样频率与时长
数据采集方法Arduino
05
数据标注与数据集构建
手势类别定义 · 标注工具 · 数据增强策略
数据标注数据集构建
06
数据预处理
去噪 · 滤波（低通/高通） · 归一化
数据预处理去噪
07
加速度与陀螺仪融合策略
坐标系对齐 · 互补滤波 · 卡尔曼滤波简介
加速度陀螺仪融合策略
08
特征工程
时域特征（均值 · 方差 · 峰值）
特征工程时域特征
09
TinyML模型选型
适合MCU的轻量级神经网络（如DNN · CNN · LSTM）
TinyML模型选型
10
TensorFlow Lite for Microcontrollers
框架介绍 · 模型转换流程 · 量化（int8）与部署准备
TensorFlowLite
11
模型训练基础
使用TensorFlow/Keras… · 训练流程 · 损失函数
模型训练基础TensorFlow/K…
12
CNN模型设计
一维卷积处理IMU序列 · 卷积核大小 · 池化
CNN模型设计
13
RNN/LSTM模型设计
处理时间序列依赖 · LSTM单元结构 · 序列长度选择
RNN/LSTM模型设计
14
模型评估与调优
混淆矩阵 · 准确率/召回率/F1-score · 交叉验证
模型评估调优
15
模型量化与压缩
训练后量化 · 量化感知训练 · 权重剪枝
模型量化压缩
16
部署到微控制器
将TFLite模型转换为C++数组 · 集成到Arduino/STM32等平… · 内存与实时性优化
部署到微控制器TFLite
17
实时推理与手势检测
滑动窗口实时推理 · 阈值判定 · 状态机实现连续手势识别
实时推理手势检测
18
案例实战
基于Arduino Nano 33… · 张开 · 上挥
案例实战Arduino
19
案例实战
动态手势识别（如画圈 · 左右挥动）——数据采集 · 模型训练与部署全流程
案例实战动态手势识别
20
案例实战
加速度与陀螺仪融合提升鲁棒性——对比…
案例实战加速度
21
常见问题与调试
传感器噪声 · 数据漂移 · 采样不同步
常见问题调试
22
系统优化
降低功耗 · 提高推理速度 · 使用DMA/中断
系统优化降低功耗
23
多传感器融合进阶
结合磁力计 · 气压计等 · 扩展手势识别维度
多传感器融合进阶结合磁力计
24
边缘AI与云协同
设备端推理与云端重训练 · OTA更新模型
AI边缘
25
项目实战
从零搭建完整手势识别系统——硬件连接 · 数据采集 · 训练
项目实战从零搭建完整手势…
26
项目实战
手势识别在智能家居控制中的应用（如手… · 调节音量）
项目实战手势识别
27
项目实战
手势识别在运动健康监测中的应用（如计… · 运动类型识别）
项目实战手势识别
28
综合提升
设计自定义手势集 · 优化用户体验 · 处理复杂背景下的手势识别
综合提升设计自定义手势集
29
前沿与扩展
TinyML最新进展 · 神经架构搜索 · 联邦学习在手势识别中的应用
前沿扩展
30
课程总结与项目答辩
回顾核心知识点 · 项目展示 · 常见错误复盘
课程总结项目答辩