各位大佬好！我是一名正在做用电器识别与分类项目的本科生，目前卡在技术实现的关键节点，急需各位的经验指导，先提前感谢大家！

【项目背景】 我们的项目通过电流互感器采集电流信号，利用STM32H7的ADC进行采样（每个市电周期20ms内采样256次），计划用nanoedgeAI处理数据实现用电器识别。目前已完成信号采样与通信采集，初步观察到不同电器的波形特征有差异，但在实际识别时遇到了瓶颈。

【核心问题】

1. 时域信号相位波动导致识别不稳定 训练结果的波形与示波器显示高度相似，但用选定库模拟识别时总是出错。推测问题出在每次上电采集的信号相位不同，单纯依赖时域波形导致识别成功率波动较大。

想请教：

1时域信号相位变化对AI识别的影响机制是什么？是否有预处理方法可以消除或补偿相位差异？（如同步采样、相位校正算法等） 2. nanoedgeAI的FFT值利用方法缺失 在训练过程中发现nanoedge会自动计算FFT值，且studio的signals界面右侧能显示FFT数据（，但文档和教程中缺乏频域训练的明确指引。项目目标要求同时识别多个用电器，本人直觉上需要频域特征辅助，但完全不知道如何操作。

3.本意是想输入时域信号、让nanoedgeAI内部提取频域信号特征值直接训练相应模型、最后直接得出想要的结果。如果不能直接通过时域信号训练，nanoedgeAI是否支持直接基于频域信号训练？如果支持，具体该如何配置特征提取参数？（比如是否需要手动设置FFT点数、窗函数类型等）有没有大佬分享过类似场景的实践案例或调参经验？

【项目目标】 通过边缘计算直接根据电流时域信号输出识别结果，且能在多电器同时运行时准确区分每个设备。目前感觉频域特征是绕不开的坎，但对FFT代码实现和nanoedge的结合使用完全摸不着头脑，真诚希望能得到以下帮助：

相位补偿的具体技术方案或代码思路；

nanoedgeAI频域训练的操作指南或参考资料；

多设备识别场景下的特征工程建议；

提前感谢各位大佬的点拨！如果有需要补充的细节，我会随时跟进说明~