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Part 7 ｜TinyML 定位：深度模型在 MCU 上的部署
本章聚焦如何在 ESP32-S3 平台上，通过 TinyML 将深度学习模型应用到定位场景，包括特征提取、模型剪枝与量化、TensorFlow Lite for Microcontrollers 部署，以及在线微调与自适应策略。
一、为什么要用 TinyML？
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非线性特征挖掘：深度网络能从 CSI、RSSI 波形、天线阵列信号中学习复杂映射。
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端侧推理：本地推理无需持续联网，减少延迟与带宽成本。
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低功耗：经过剪枝与量化的模型，可在 MCU 上以数 mW 级功耗运行。
二、特征提取
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CSI vs RSSI
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CSI（Channel State Information）：抓取 Wi-Fi/蓝牙每个子载波的幅度与相位，特征维度高；
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RSSI：单值功率指标，特征维度低，信息量有限。
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时域/频域特征