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<p><strong>Circunstância e Desafio Executivo:</strong> Adaptar pipelines de extração de atributos (FFT, MFCC, filtros IIR/FIR) e comprimir redes neurais e árvores de decisão (Quantização Pós-Treinamento INT8, Quantization-Aware Training e Pruning) para execução em MCUs restritos (ESP32, STM32 ARM Cortex-M).</p>

Célula 05: Adaptação e Otimização de Processamento Digital de Sinais (DSP) e Aprendizado de Máquina Local (TinyML) em Microcontroladores

Objetivo de Aprendizagem: Adaptar pipelines de extração de atributos (FFT, MFCC, filtros IIR/FIR) e comprimir redes neurais e árvores de decisão (Quantização Pós-Treinamento INT8, Quantization-Aware Training e Pruning) para execução em MCUs restritos (ESP32, STM32 ARM Cortex-M).

1. Fundamentos e Visão Global

Contextualização Estratégica e Fundamentos Globais: Em Engenharia Avançada IoT: Benchmarking, Ultra-Low Power e TinyML, o domínio de 'Adaptação e Otimização de Processamento Digital de Sinais (DSP) e Aprendizado de Máquina Local (TinyML) em Microcontroladores' conecta diretamente as demandas reais do mercado brasileiro aos referenciais internacionais da ONU, Agenda Pós-2030 e melhores práticas globais. O objetivo central desta etapa é: Adaptar pipelines de extração de atributos (FFT, MFCC, ...