模式识别（DSP 数字信号处理）
Pattern Recognition — DSP Digital Signal Processing
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。 落到 DSP（定点 MCU/DSP 芯片）时需将浮点算法转定点，滤波器用级联/查表，窗长与系数按内存与实时预算裁剪。
04
关键参数
特征集、训练集代表性、阈值与置信度；DSP 版本关注 Q 格式定标、循环展开与指令周期，需在样本集上复验定点误差。
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。 DSP 实现以循环展开与查表提升吞吐，定点误差须用浮点参考比对并留出裕量。
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