一、邊緣計算實現(xiàn)的本地數(shù)據(jù)處理功能

實時異常數(shù)據(jù)過濾?

通過邊緣節(jié)點內置的移動平均算法（如MA(t)=1/n∑x???）或閾值檢測（如x?>θ時觸發(fā)警報），可剔除傳感器噪聲或氣泡干擾導致的異常數(shù)據(jù)點，確保液位測量精度?。

多儀表數(shù)據(jù)協(xié)同分析?

邊緣節(jié)點可聚合多個電容式射頻導納物位計的測量數(shù)據(jù)，通過時間戳對齊和空間插值算法，實現(xiàn)發(fā)酵罐內介質分布的動態(tài)建模，提升整體監(jiān)測可靠性?。

本地特征提取與壓縮?

對高頻原始數(shù)據(jù)（如1kHz采樣率）進行降維處理，提取關鍵特征（如液位變化斜率、波動頻率），減少云端傳輸數(shù)據(jù)量達70%以上?。

二、邊緣節(jié)點算力配置要求

算力基準?

CPU?：需支持多核并行處理（4核ARM Cortex-A72或Intel Atom x7-Z8750），主頻≥1.8GHz；

內存?：≥4GB DDR4，確保實時數(shù)據(jù)緩存；

存儲?：≥32GB eMMC，用于本地算法庫存儲?。

延遲控制指標?

單次數(shù)據(jù)處理延遲需≤50ms（包括數(shù)據(jù)采集、濾波、傳輸至本地數(shù)據(jù)庫）；

多儀表數(shù)據(jù)比對響應時間≤200ms，需通過硬件加速（如FPGA或專用AI芯片）實現(xiàn)?。

擴展性要求?

支持容器化部署（如Docker），便于動態(tài)加載新算法（如氣泡干擾補償模型），同時預留20%算力冗余以應對突發(fā)負載?。