Hampel 滤波（边缘AI推理）
Hampel Filter — Edge AI Inference
基于中位数与 MAD 的鲁棒离群点检测与替换，兼顾保边与去尖峰。
01
定义
基于中位数与 MAD 的鲁棒离群点检测与替换，兼顾保边与去尖峰。
02
公式与计算
mₜ = median(x_{t−k..t+k})
MAD = 1.4826 · median(|xᵢ − mₜ|)
|xₜ − mₜ| > n·MAD → 用 mₜ 替换（或标记）
03
适用时机
SIYB 推荐的环境数据默认去噪方法：既抗尖峰又保留真实阶跃。 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
窗口 k（3~7）、阈值倍数 n（3）、MAD 缩放 1.4826；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
失效与边界比"均值 + 3σ"稳健得多，因为 σ 本身会被尖峰污染。 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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场景设计、设备选型与工程实施，见 xmsiyb.cn 行业应用与智能选型中心。
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