贝叶斯融合（嵌入式实时实现）
Bayesian Fusion — Embedded Real-Time Implementation
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
01
定义
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
02
公式与计算
P(x|z) = P(z|x)·P(x) / P(z)
后验 ∝ 似然 × 先验
03
适用时机
需要显式输出"不确定性"的估计问题；多源证据融合（如滑坡风险）。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
先验分布、似然函数、证据归一化；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
05
注意事项
失效与边界优点是可解释的不确定性；缺点是先验设定主观，需敏感性分析。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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