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             嵌入式分析技术将 嵌入式系统与人类理性融为一体,使系统能够分析信息,做出明智的决策。虽然嵌入式分析技术适用于各种行业,不过大多数嵌入式分析应用都共同拥有一系列技术特征,包括:

多样化的算法

嵌入式系统是在大 量数学、统计、信号以及影像处理技术的基础上发展而来的。它将这些技术与机器学习、模式识别以及其它类型的算法融为一体。对应用而言,这些算法的组合方式趋于唯一,往往每种算法都需要稍作调整。这使可编程处理器和 一般以可重复使用软件库形式存在的高灵活软件都非常重要。

快速处理、可预测 时延

嵌入式分析会生成 大量必须实时处理的计算负载。此外,分配给处理的时间还必须是有界限和确定的,否则系统的定时将关闭。具有并行性的高级架构可在这方面给予帮助。

高数据吞吐量

实际上所有嵌入式 处理应用都涉及某种极度数据吞吐量。大量数据都是从传感器、摄像机、麦克风以及其它输入设备输入系统的。数据必须快速完成处理,而且这些通常涉及大量数据的结果也必须迅速输出。嵌入式分析系统需要层级存储器构造、 高级直接存储器访问(DMA)控制器以及宽存储器接口等高级解决方案,才能保持高数据吞吐量 。

低功耗

许多嵌入式分析应 用都属于移动系统或深度嵌入式系统,其可能能够接入电网,也可能不能。低功耗通常是必不可少的。

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