小服AI 长时波形采集与导入
PathWave Waveform Analytics面向示波器、数字化仪和其它采集系统产生的大规模矢量数据。软件可读取长时间波形并保留高分辨率细节，也支持多种通用和仪器数据格式，让工程师把不同测试阶段与设备的数据汇集到同一分析环境。
边缘到云端传输
应用采用边缘到云端架构，在靠近仪器的位置进行预处理，再把压缩和筛选后的数据送往集中分析。官方资料显示它可显著缩短波形传输时间，并降低长时数据存储量。该流程适合多台测试站持续采集、网络带宽受限或需要集中协作的验证环境。
波形压缩与高分辨率回放
压缩模块减少冗余数据，同时保留异常定位所需的信息。工程师可以从整体趋势下钻到具体时间区段，并在高分辨率回放中观察尖峰、毛刺和瞬态变化。相较只保存截图或统计值，这种方式保留了后续重新分析的空间。
机器学习异常检测
软件结合预处理与后处理机器学习模型，自动发现电压、电流尖峰、IO毛刺、时移和其它离群行为。它把大量波形中的可疑片段呈现给工程师，减少逐条人工浏览，并可通过分类和比较不断细化关注范围。
多通道仪表板
单一仪表板能够显示大量通道，支持跨电源轨、接口信号和测试条件对齐查看。用户可固定感兴趣的波形用于比较，并选择任意区段进行分析。多维比较帮助定位异常是否只发生在某一通道、测试条件或时间关系中。
信号处理与统计
分析工具覆盖滤波、变换、峰值、均方根、信噪比、总谐波失真和频域观察。多个波形可通过相关系数、均方误差、峰峰差和相似度等指标比较，使工程师能够量化不同批次、设计版本或仿真与实测之间的差异。
芯片验证工作流
典型流程先运行多个验证测试并采集长时数据，在边缘侧压缩与传输，随后由机器学习筛选异常。工程师在仪表板中比较通道和测试条件，回放可疑时间段并利用测量与统计确认原因。产品可与PathWave Test Automation等系统配合，把异常分析嵌入自动验证流程。
