模式识别（上位机离线分析）
Pattern Recognition — Desktop Offline Analysis
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
01
定义
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
02
公式与计算
模板匹配：相似度 = 归一化互相关
分类：y = f(特征向量)，f 可为 SVM/树模型/神经网络
03
适用时机
事件类型区分（雪崩 vs 落石 vs 风噪）、物种识别、故障分类。 上位机离线分析时以结果精度优先，可交互调参、可视化中间量，并保存原始数据与处理记录。
04
关键参数
特征集、训练集代表性、阈值与置信度；离线版本建议提供参数扫描与敏感性分析，输出可追溯的处理报告。
05
注意事项
失效与边界模型的地域迁移性通常很差；换站点必须重新验证，不能默认可用。 上位机实现适合标定建模、事后归因与报告生成，须与现场实时链路保持参数一致。
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