去趋势（边缘AI推理）
Detrend — Edge AI Inference
去除序列中的线性或缓慢趋势项，便于分析波动与周期性。
01
定义
去除序列中的线性或缓慢趋势项，便于分析波动与周期性。
02
公式与计算
线性去趋势：拟合 x = a + b·t，取残差 r = x − (a + b·t)
多项式去趋势同理
03
适用时机
分析残差、做 FFT 前（避免趋势造成低频泄漏）、分离长期变形与瞬时响应。 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
趋势模型（线性/多项式/移动平均）、窗口；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
失效与边界在变形监测中，"趋势"往往正是要研究的对象，去趋势前必须想清楚目的。 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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