玩转单片机与嵌入式· 端侧AI贺老师·· 2 小时前精选AI 评分48
电机堵转判断该用 if 还是 TinyML：一套三方案对比的选型思路
一个if就能解决的问题，为什么还要用TinyML？来看看我们的代码是怎么变为“程序能跑就不要动”的
AI 导读
文章以电机堵转为例，说明简单阈值判断在真实产品中会因启动状态、负载变化、滞回和持续时间等参数不断膨胀，代码复杂度持续上升。作者指出 if 数量多并不等于该上 TinyML，当多种特征边界重叠、规则反复调整仍难兼顾误报和漏报时，才值得用模型从数据中学习特征组合。
推荐理由
用电机堵转这一具体案例拆解阈值方案的参数膨胀过程，并给出三方案对比表，可作为是否引入TinyML的选型参考。
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