集合平均（边缘AI推理）
Ensemble Averaging — Edge AI Inference
对重复测量的同一物理量做多次平均，利用随机噪声不相关特性把信噪比按 √N 提升。
01
定义
对重复测量的同一物理量做多次平均，利用随机噪声不相关特性把信噪比按 √N 提升。
02
公式与计算
x̄_N = (1/N)Σ xᵢ，SNR 提升 ∝ √N
03
适用时机
重复事件测量（冲击响应、稳态激励响应、重复采样）、消除随机干扰、同步多次测量求均值。 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
触发同步（必须对齐相位）、平均次数 N、剔除坏样本；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
失效与边界必须与事件严格同步（触发器）；信号漂移或非平稳时平均会模糊细节；对系统偏差无效。 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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