标准差（边缘AI推理）
Standard Deviation — Edge AI Inference
方差的平方根，与原量同量纲的离散度指标。
01
定义
方差的平方根，与原量同量纲的离散度指标。
02
公式与计算
σ = √( (1/(N−1)) Σ (xᵢ − x̄)² )
03
适用时机
不确定度表达、噪声水平、湍流标准差（σ_u, σ_v, σ_w）。 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
样本长度 N（建议 ≥ 30）；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
失效与边界与 RMS 的区别在于是否去均值；两者在去均值后相同。 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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