随着传感器技术的不断发展，大规模传感器高频采集系统在工业、农业、医疗、物流等各个领域的应用越来越广泛。然而，传统的传感器采集系统存在着诸如数据传输带宽受限、数据处理延迟、能源消耗较大等问题，难以满足实时、高效、可靠的数据采集需求。为了解决这些问题，基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统应运而生。
边缘计算是一种将计算和数据处理移到传感器附近的分布式计算架构，它可以提供低延迟、高带宽、高安全性的数据处理和计算能力。在基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统中，传感器节点被视为边缘节点，可以就近进行数据采集、处理和传输，从而避免了传统系统中的带宽受限和延迟问题。
基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统研究中的重点词汇或短语包括：
1、边缘计算：边缘计算是一种将计算和数据处理移到传感器附近的分布式计算架构。它可以提供低延迟、高带宽、高安全性的数据处理和计算能力。
2、大规模传感器：大规模传感器是指在一个系统中，传感器数量很多，需要对这些传感器数据进行采集和处理。大规模传感器高频采集系统可以实现对多个传感器进行同时、高频的数据采集和处理。
3、高频采集：高频采集是指对传感器数据进行高频采集。即提高数据采集的频率，实现更实时、高效、可靠的数据采集。
4、分布式计算架构：分布式计算架构是一种将计算和数据处理分散到多个节点上的计算架构。它可以实现负载均衡、提高数据处理效率和可靠性。
5、边缘节点：边缘节点是指靠近传感器的节点，可以就近进行数据采集、处理和传输。边缘节点可以是由多个传感器组成的传感器节点，也可以是由其他设备组成的节点。
6、数据采集：数据采集是指对传感器数据进行采集。在基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统中，数据采集是实现其他功能的基础。
7、数据处理：数据处理是指对传感器采集的数据进行加工和处理，提取出有价值的信息。在基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统中，数据处理可以实现实时分析、预测和决策。
8、能源消耗：传统的传感器采集系统存在着能源消耗较大的问题，而在基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统中，边缘节点的能源消耗相对较小，可以有效延长系统寿命。
总之基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统拥有诸多优势，如提高数据采集效率、降低数据传输成本、减少能源消耗等，有望在各个领域得到广泛应用。
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