RMS 均方根（边缘AI推理）
Root Mean Square — Edge AI Inference
时间窗内信号平方平均的平方根，代表等效能量水平。
01
定义
时间窗内信号平方平均的平方根，代表等效能量水平。
02
公式与计算
x_rms = √( (1/N) Σ xᵢ² )
（应先去均值：x_rms = √( (1/N) Σ (xᵢ − x̄)² ) = 标准差）
03
适用时机
振动烈度（ISO 10816/20816）、噪声等效声级、随机信号能量评价。 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
时间窗长度、是否去均值、频带限制；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
失效与边界必须声明时间窗与频带；未声明的 RMS 没有可比性。 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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