嵌入式分析技術將嵌入式系統與人類理性融為一體，使系統能夠分析信息，做出明智的決策。雖然嵌入式分析技術適用于各種行業，不過大多數嵌入式分析應用都共同擁有一系列技術特征，包括：
多樣化的算法
嵌入式系統是在大量數學、統計、信號以及影像處理技術的基礎上發展而來的。它將這些技術與機器學習、模式識別以及其它類型的算法融為一體。對應用而言，這些算法的組合方式趨于*，往往每種算法都需要稍作調整。這使可編程處理器和一般以可重復使用軟件庫形式存在的高靈活軟件都非常重要。
快速處理、可預測時延
嵌入式分析會生成大量必須實時處理的計算負載。此外，分配給處理的時間還必須是有界限和確定的，否則系統的定時將關閉。具有并行性的架構可在這方面給予幫助。
高數據吞吐量
實際上所有嵌入式處理應用都涉及某種極度數據吞吐量。大量數據都是從傳感器、攝像機、麥克風以及其它輸入設備輸入系統的。數據必須快速完成處理，而且這些通常涉及大量數據的結果也必須迅速輸出。嵌入式分析系統需要層級存儲器構造、直接存儲器訪問(DMA)控制器以及寬存儲器接口等解決方案，才能保持高數據吞吐量。
低功耗
許多嵌入式分析應用都屬于移動系統或深度嵌入式系統，其可能能夠接入電網，也可能不能。低功耗通常是*的。
低成本
IP安防攝像機、智能電視與游戲機等許多支持嵌入式分析的系統對成本都很敏感，而且還需要考慮各種技術要求。兩者的平衡是一個挑戰。
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