嵌入式系统与模式识别技术密不可分，前者为后者提供硬件载体，后者赋予前者智能决策能力。两者的结合推动了智能终端设备的普及，如人脸识别门锁、语音助手等，核心在于实时性、低功耗与高效算法适配。
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硬件支撑与算法优化
嵌入式系统的资源受限特性（如处理器速度、内存）要求模式识别算法必须轻量化。例如，卷积神经网络（CNN）的剪枝、量化技术可适配嵌入式芯片，确保图像识别在智能摄像头中流畅运行。 -
实时响应与边缘计算
嵌入式设备依赖模式识别实现本地化实时处理，如工业质检中的缺陷检测，省去云端传输延迟，直接通过边缘计算完成毫秒级判断。 -
低功耗与场景适配
嵌入式设计强调能效比，模式识别算法需优化计算量（如改用MobileNet），以延长智能穿戴设备（如心率监测手环）的续航。 -
典型应用场景
- 消费电子：扫地机器人通过嵌入式视觉避障。
- 医疗设备：便携式心电图仪实时识别异常波形。
- 自动驾驶：车载嵌入式系统融合多传感器模式识别。
嵌入式与模式识别的协同将持续深化，未来更多设备将具备“端侧智能”，关键在于平衡算法精度与硬件成本。
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