سبق 1ਰੌ ਡਾਟਾ ਅਕੁਆਜ਼ੀਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ: ਸੈਂਪਲਿੰਗ, ਐਂਟੀ-ਐਲੀਏਸ ਫਿਲਟਰ, ਅਤੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਕਰੋਸ ਸਿੰਕਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੌ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਥਿਊਰੀ, ਐਂਟੀ-ਐਲੀਏਸ ਫਿਲਟਰਿੰਗ, ਬਹੁਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਅਕਰੋਸ ਸਿੰਕਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਬਫਰਿੰਗ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਵਾਲੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਉੱਤੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਕਹਿਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
Sampling rate selection using NyquistAnti-alias analog and digital filter designClocking and synchronization across sensorsBuffering, DMA, and interrupt strategiesTimestamping, latency, and jitter controlسبق 2ਮਾਡਲ ਕੰਪ੍ਰੈੱਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ: ਪ੍ਰੂਨਿੰਗ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (8-ਬਿੱਟ/INT8), ਨੌਲੇਜ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸੈਲਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਇਹ ਭਾਗ MCUs ਅਤੇ ਛੋਟੇ SoCs ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪ੍ਰੈੱਸ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੂਨਿੰਗ, INT8 ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਨੌਲੇਜ ਡਿਸਟਿਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਐਕਸੈਲਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਕੁਰੇਸੀ ਅਤੇ ਲੈਟੈਂਸੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੈਲੀਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Structured and unstructured pruning methodsPost-training and QAT INT8 quantizationKnowledge distillation for tiny modelsUsing DSP, NPU, and GPU acceleratorsMeasuring latency, power, and accuracyسبق 3ਐਜ ਲਈ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਚੋਣ ਵਾਜਬ: ਮੈਮਰੀ ਫੂਟਪ੍ਰਿੰਟ, ਕੰਪਿਊਟ ਆਪਸ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਫ੍ਰੈਂਡਲੀਨੈੱਸਇਹ ਭਾਗ ਐਜ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟਾਂ ਲਈ ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਚੋਣ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮੈਮਰੀ ਫੂਟਪ੍ਰਿੰਟ, ਕੰਪਿਊਟ ਕੰਪਲੈਕਸਿਟੀ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੀਂ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚੇਨਾਂ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Estimating RAM, flash, and model sizeOperation counts and real-time deadlinesQuantization friendliness and stabilityRobustness to noise and sensor driftTrade-offs between accuracy and costسبق 4ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਢੰਗ: ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ (ਛੋਟਾ CNN/1D-CNN), ਹਲਕਾ MLP, ਅਤੇ ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਐਨੋਮਲੀ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ (ਆਟੋਐਂਕੋਡਰ, ਆਇਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੌਰੈਸਟ)ਇਹ ਭਾਗ ਐਜ ਖਰਾਬੀ ਪਛਾਣ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੌਂਪੈਕਟ ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ 1D-CNNs ਅਤੇ MLPs ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਲੱਸ ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਐਨੋਮਲੀ ਡਿਟੈਕਟਰ ਜਿਵੇਂ ਆਟੋਐਂਕੋਡਰ ਅਤੇ ਆਇਸੋਲੇਸ਼ਨ ਫੌਰੈਸਟਸ ਨਾਲਦੇ ਰੇਅਰ ਫੇਲਿਓਰ ਮੋਡਾਂ ਲਈ।
Labeling strategies for supervised trainingDesigning compact 1D-CNN architecturesLightweight MLPs for tabular featuresAutoencoder-based anomaly detectionIsolation forest for unsupervised faultsسبق 5ਬੇਅਰਿੰਗਾਂ ਲਈ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਲਣ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਟਾਈਮ-ਡੋਮੇਨ ਫੀਚਰ (RMS, ਕਰਟੋਸਿਸ), ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ-ਡੋਮੇਨ (FFT, ਸਪੈਕਟ੍ਰਲ ਪੀਕਸ), ਐਨਵਲੋਪ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਇਹ ਭਾਗ ਬੇਅਰਿੰਗ ਵਾਈਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਿਗਨਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਲਣ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਟਾਈਮ-ਡੋਮੇਨ ਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ, FFT ਨਾਲ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ-ਡੋਮੇਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਐਨਵਲੋਪ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਐਜ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਲਈ ਢਾਲਿਆ ਫੀਚਰ ਨੌਰਮਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Time-domain metrics: RMS, kurtosis, crest factorFFT-based spectral estimation and leakageSpectral peak tracking and band energiesEnvelope detection for bearing fault bandsFeature scaling, normalization, and selectionسبق 6MCU/DSP ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਲਕੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ (IIR/FIR, ਨੈਰੋ-ਬੈਂਡ ਲਈ ਗੋਅਰਟਜ਼ਲ)ਇਹ ਭਾਗ MCUs ਅਤੇ DSPs ਉੱਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਹਲਕੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ IIR ਅਤੇ FIR ਫਿਲਟਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਨੈਰੋ-ਬੈਂਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਗੋਅਰਟਜ਼ਲ ਅਤੇ ਫਿਕਸਡ-ਪੁਆਇੰਟ ਅਰਿਥਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਵੈਂਡਰ ਲਾਈਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਰਤ ਕੇ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਟਿਪਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
IIR filter design, stability, and scalingFIR filter design and coefficient windowsGoertzel algorithm for tone detectionFixed-point implementation techniquesUsing CMSIS-DSP and vendor librariesسبق 7ਡਿਵਾਈਸ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਵਿੰਡੋਇੰਗ, ਡੀਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ, DC ਹਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਬੈਂਡਪਾਸ ਫਿਲਟਰਿੰਗਇਹ ਭਾਗ ਫੀਚਰ ਨਿਕਾਲਣ ਜਾਂ ਇਨਫਰੈਂਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿੰਡੋਇੰਗ, ਡੀਟ੍ਰੈਂਡਿੰਗ, DC ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬੈਂਡਪਾਸ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਐਜ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਉੱਤੇ ਨਿਆਨਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
Window functions and overlap strategiesDetrending and baseline drift correctionDC offset estimation and removalBandpass filter design for bearingsStreaming-safe preprocessing pipelinesسبق 8ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਇਨਫਰੈਂਸ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੌਜਿਕ: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਿੰਗ, ਵੋਟਿੰਗ, ਟੈਂਪੋਰਲ ਸਮੂਦੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਗੇਟਿੰਗਇਹ ਭਾਗ ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਇਨਫਰੈਂਸ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡਿੰਗ, ਵੋਟਿੰਗ, ਟੈਂਪੋਰਲ ਸਮੂਦੀਕਰਨ ਅਤੇ ਅਲਾਰਮ ਗੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਝੂਠੇ ਅਲਾਰਮ ਘਟਾਏ ਜਾਣ ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਰਲੀ ਖਰਾਬੀਆਂ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਬਚਾਈ ਰੱਖੀ ਜਾਵੇ।
Real-time inference scheduling on deviceStatic and adaptive threshold strategiesMajority voting and ensemble decisionsTemporal smoothing and hysteresis designAlarm gating, latching, and debouncingسبق 9ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਰਣਨੀਤੀ: ਸਟੇਜਡ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਿਰੁੱਧ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਐਜ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਉੱਤੇ ਡਿਪਲਾਇਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਟੇਜਡ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਆਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡ੍ਰਿਫਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਬਦਲਦੀਆਂ ਕਾਰਜ ਸਥਿਤੀਆਂ ਹੇਠਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਕੁਰੇਟ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
Staged retraining workflows and triggersOn-device fine-tuning constraints and risksServer-side retraining and deployment flowConcept drift types and detection signalsA/B testing and rollback on edge fleets