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“嵌入式分析”的概念与特征
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。
低成本
IP安防摄像机、智能电视与游戏机等许多支持嵌入式分析的系统对成本都很敏感，而且还需要考虑各种技术要求。两者的平衡是一个挑战。
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