5.3 边缘智能与 TinyML

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5.3 边缘智能与 TinyML 第五章：数据处理算法与传感器融合 5.3 边缘智能与 TinyML：在资源荆棘丛中点燃推理的星火当我们在第四章末尾凝视那组来自加速度计、气压计与麦克风阵列的原始波形——它们如潮水般涌向串口监视器，又在几毫秒内被丢弃——一个尖锐的问题便浮出水面：我们是否真的需要把每一帧振动频谱都上传至云端？是否必须等待数百毫秒的往返延迟，才换来一句“设备正在异常振动”的判断？抑或，那声细微却持续的轴承啸叫，本可在它演变为灾难性断裂前的第三秒，就被一块指甲盖大小的MCU悄然捕获、识别、并触发本地闭环响应？这不只是效率问题，而是范式迁移的临界点。第五章前两节已为我们铺就了坚实的数据地基：从卡尔曼滤波对多源传感器噪声的优雅驯服（5.