尖峰检测（边缘AI推理）
Spike Detection — Edge AI Inference
识别持续时间极短、幅值异常的孤立尖峰（电磁干扰、接触抖动、雷击）。
01
定义
识别持续时间极短、幅值异常的孤立尖峰（电磁干扰、接触抖动、雷击）。
02
公式与计算
常用判据：|xₜ − median(x_{t−k..t+k})| > n·MAD
MAD = median(|xᵢ − median(x)|)
03
适用时机
任何连续观测；尖峰会污染均值、积分与阈值判断。 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
窗口 k（通常 3~7）、阈值倍数 n（3~5）、MAD 缩放系数 1.4826；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MAD 比标准差更抗污染；不要直接删除尖峰，应标记后人工确认。 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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