嵌入式AI培训课程：传感器数据预处理技术

以下是嵌入式AI培训课程中关于传感器数据预处理技术的核心内容整理，结合技术原理与工程实践需求，分为技术方法、应用场景和课程设计三部分：

一、传感器数据预处理关键技术 数据清洗技术

异常值处理：通过统计阈值法（如3σ原则）或基于上下文的突变检测算法（如抽取突变法）识别并剔除异常数据。 缺失值填充：采用线性插值、卡尔曼滤波或基于时间序列的预测模型进行补全。 数据去噪： 加权平滑算法：通过递推公式 (新值 = 旧值*(1-a) + X*a) 减少高频噪声干扰（a为平滑系数）。 移动平均法：保留最近K个数据点的平均值，适用于缓慢变化的传感器信号。 滤波算法：如卡尔曼滤波、小波变换，用于复杂噪声环境下的信号提取。 特征工程与数据转换

归一化与标准化：将传感器数据缩放到[-1,1]或[。,1]范围，消除量纲差异（如Min-Max归一化、Z-score标准化）。 特征提取： 时域特征：均值、方差、峰值、峭度等统计量。 频域特征：通过FFT变换提取频率成分，适用于振动、声音传感器数据。 降维处理：PCA（主成分分析）或t-SNE用于高维传感器数据的压缩。 传感器校准与标定

硬件校准：通过温度补偿、零点校准消除传感器漂移。 软件标定：建立传感器输出与真实值的映射模型（如多项式拟合、神经网络校正）。 数据质量评估

通过信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等指标量化预处理效果。 可视化工具（如Matplotlib、TensorBoard）辅助人工验证。 二、典型应用场景与案例 工业检测 振动传感器数据预处理：通过小波变换分离设备运行噪声与故障特征频段，提升故障诊断准确率。 智能家居 温湿度传感器数据融合：采用加权平滑算法消除环境干扰，实现空调/加湿器的智能控制。 自动驾驶 激光雷达点云预处理：通过DBSCAN聚类去除地面点，提取有效障碍物信息。 医疗监测 心电（ECG）信号处理：使用陷波滤波器消除5。Hz工频干扰，结合R峰检测算法提取心率特征。 三、课程设计建议 实验平台与工具

硬件：Arduino、STM32、Raspberry Pi等开发板集成温度、加速度、气体等传感器模块。 软件：Python（NumPy、Pandas）、MATLAB、Tengine框架（嵌入式AI推理）。 项目驱动教学

智能家居温控系统：实时采集多传感器数据，通过滑动窗口平均法实现环境参数平滑。 工业设备故障诊断：基于FFT和PCA实现振动信号特征提取与分类。 图像传感器预处理：灰度化、二值化、轮廓检测（如火星人视觉传感器数字识别项目）。 能力培养目标

掌握噪声模型分析与算法选择策略。 能够根据嵌入式设备算力限制优化预处理流程（如轻量化滤波算法）。 熟悉TensorFlow Lite或TFLite Micro等框架在边缘设备上的部署。 总结 传感器数据预处理是嵌入式AI系统的关键环节，需结合硬件特性与算法效率进行优化。建议课程设计中强化实践环节，通过真实场景项目（如工业物联网、智能机器人）加深对技术原理的理解。更多案例可参考512中的具体实现方案。