互相关分析（边缘AI推理）
Cross-Correlation — Edge AI Inference
度量两个信号在不同时间滞后下的相似程度，用于时延估计、信号匹配与传递路径分析。
01
定义
度量两个信号在不同时间滞后下的相似程度，用于时延估计、信号匹配与传递路径分析。
02
公式与计算
Rxy(τ) = Σ x(t)·y(t+τ)
03
适用时机
两个传感器信号求时间延迟（声源定位、波速测量、降雨-水位滞后分析）、模板匹配。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
分析窗长、滞后范围 τ、归一化（互相关系数）；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界峰值位置即最优时延；周期信号会产生多个峰（周期性混淆），需结合物理约束选峰。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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