温度补偿（边缘AI推理）
Temperature Compensation — Edge AI Inference
扣除温度对传感器输出的影响，包括灵敏度温度系数与零点温度漂移。
01
定义
扣除温度对传感器输出的影响，包括灵敏度温度系数与零点温度漂移。
02
公式与计算
EU_corr = EU_raw · [1 + α_s(T − T_ref)] + α_z(T − T_ref)
α_s：灵敏度温度系数；α_z：零点温度系数
03
适用时机
所有存在温度交叉敏感的传感器：倾角、应变、MEMS、压力、光学颗粒物。 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
α_s、α_z、参考温度 T_ref、同步实测温度；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
失效与边界必须同步测量传感器本体温度；用气温代替本体温度在很多工况下无效。 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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