模式识别（嵌入式实时实现）
Pattern Recognition — Embedded Real-Time Implementation
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。 在采集器/边缘节点上实现时，需按定点运算、内存与功耗约束裁剪，窗长与阈值取保守值以保证实时性。
04
关键参数
特征集、训练集代表性、阈值与置信度；嵌入式版本注意数值量化、内存占用与执行周期预算。
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。 嵌入式实现须在目标样机上验证执行周期与长期稳定性，再上线批量部署。
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