高通滤波（边缘AI推理）
High-Pass Filter — Edge AI Inference
保留高于截止频率的成分，去除趋势与低频漂移。
01
定义
保留高于截止频率的成分，去除趋势与低频漂移。
02
公式与计算
y = x − lowpass(x)
或一阶：yₜ = α·y_{t−1} + α·(xₜ − x_{t−1})
03
适用时机
需要剔除缓慢漂移后再分析动态成分（如结构动位移、波动水位）。 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
截止频率 f_c、阶数；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
失效与边界高通会破坏"绝对值"含义，结果只用于动态分析，不能用于阈值评价。 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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