短时傅里叶变换（边缘AI推理）
Short-Time Fourier Transform — Edge AI Inference
加滑动窗的局部傅里叶变换，是频谱图的数学基础。
01
定义
加滑动窗的局部傅里叶变换，是频谱图的数学基础。
02
公式与计算
STFT{x}(t,f) = ∫ x(τ)·w(τ−t)·e^{−j2πfτ} dτ
03
适用时机
频率成分随时间变化的信号；固定分辨率的时频分析。 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
窗长、窗型、帧移；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
失效与边界固定分辨率是其主要局限；多尺度分析应改用小波。 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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