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2．?dāng)?shù)據(jù)處理與分析
·處理傳感器采集的原始信號（如加速度、聲學(xué)、紅外圖像等），進(jìn)行降噪、特征提取、模式識別。
·建立缺陷數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)缺陷類型、位置、程度的自動分類與評估。
3．系統(tǒng)集成與優(yōu)化
．將定位算法嵌入到檢測設(shè)備或邊緣計算平臺，實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測與智能診斷。
．優(yōu)化算法實(shí)時性、魯棒性，適應(yīng)復(fù)雜現(xiàn)場環(huán)境。4．跨學(xué)科協(xié)作
·與硬件工程師協(xié)作完成傳感器布局與信號采集系統(tǒng)設(shè)計。
·與軟件團(tuán)隊(duì)合作實(shí)現(xiàn)算法工程化部署（如FPGA、DSP、嵌入式AI)。
關(guān)鍵技術(shù)能力要求
．信號處理：熟悉時頻分析（FFT、小波變換）、濾波、特征提取等。
· 物理建模：了解結(jié)構(gòu)動力學(xué)、彈性波傳播、模態(tài)
分析等理論。
· 機(jī)器學(xué)習(xí)／深度學(xué)習(xí)：掌握CNN、RNN、
Transformer等模型，用于缺陷分類與定位。
· 編程能力：熟練使用Python/C++/MATLAB，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架。
· 多模態(tài)融合：融合可見光、紅外、振動、超聲等多源數(shù)據(jù)提升定位精度。
· 工程化思維：具備算法部署、嵌入式開發(fā)、系統(tǒng)
測試經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先