嵌入式AIoT技术实战报告

工业预测性维护

振动传感器采集设备数据，边缘设备执行实时分析。

P(f) = \\int_{-\\infty}\^{\\infty} x(t)e\^{-i2\\pi ft} dt
复制代码
```
# 边缘端FFT分析示例
import numpy as np
def fft_analysis(signal):
    return np.fft.fft(signal)
```

智慧农业监测

多传感器融合（温湿度+图像），LoRaWAN低功耗传输：

复制代码

// STM32低功耗采集代码
void enter_stop_mode(){
    HAL_PWR_EnterSTOPMode(PWR_LOWPOWERREGULATOR_ON, PWR_STOPENTRY_WFI);
}

方案	时延(ms)	能效(mJ)	适用场景
MCU+RTOS	2~5	0.8	传感器控制
Linux+NPU	20~100	50	视频分析
FPGA硬件加速	<1	5	高速信号处理

碎片化兼容问题

采用UniAI跨平台中间件：

复制代码

// 统一推理接口
uniai_model_t model = uniai_load("model.bin");
float* output = uniai_infer(model, input);

安全加固实践

基于TrustZone的密钥管理： $$ \text{Secure Boot} \rightarrow \text{Key Attestation} \rightarrow \text{Secure Storage} $$

系统架构

复制代码

graph LR
A[电流传感器] --> B(STM32H7)
B --> C{NB-IoT模块}
C --> D[云平台]

边缘AI代码

复制代码

# 异常用电检测
def detect_anomaly(current_data):
    if np.std(current_data) > threshold:
        send_alert()

轻量化模型优化： $\\min_{\\theta} \\mathcal{L}(f_{\\theta}(x), y) + \\lambda \|\\theta\|_1$
联邦学习部署架构 $\\theta_{global} = \\sum_{i=1}\^{N} \\alpha_i \\theta_{local}\^{(i)}$

附录：完整解决方案GitHub仓库（示例代码+部署手册）