小波变换（边缘AI推理）
Wavelet Transform — Edge AI Inference
用可伸缩平移的小波基做多分辨率时频分析，低频高频率分辨率、高频高时间分辨率。
01
定义
用可伸缩平移的小波基做多分辨率时频分析，低频高频率分辨率、高频高时间分辨率。
02
公式与计算
W(a,b) = (1/√a) ∫ x(t)·ψ*((t−b)/a) dt
a：尺度参数，b：平移参数
03
适用时机
瞬态与冲击检测、去噪、非平稳信号多尺度分析（地震、声发射）。 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
小波基（db4、Morlet、sym8）、分解层数、阈值策略；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
失效与边界小波基选择对结果影响很大，应在同类数据上验证后再固定。 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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