GR-Edge：不是见到峰值就给出答案。

候选时序可从道闸状态变化附近开始检查，但抬杆时间只表示车道装置动作，不能证明发动机自动重启。未来接入真实数据时，需要区分闸机时钟、传感时钟和发动机事件依据，并检查延迟与漂移；目前这些同步链路尚未搭建。本地演示允许用户通过滑块选择时间起止点，改变的是已生成数据的查看范围，不会向现场设备发出采集指令。

磁场基线会受仪器漂移、钢结构、车辆靠近和电力设备变化影响。拟议算法首先要说明哪些时段可视为参考，再描述是否取均值、局部趋势或其他统计摘要；若候选窗口之前已受到其他车辆影响，所谓“基线”就可能不稳定。当前合成 CSV 用数学函数构造了不同通道和噪声，并未实现可称为真实场景背景校正的自动软件流程。

对目标与 reference 做比较，要求两者处于已知位置和方向，采样同步且通道响应可比。如果目标信号也明显进入参考点，或背景场在空间上存在强梯度，直接相减未必能保留想要的分量。SIM-03 只是把闸机干扰按规则加入参考序列，没有由实测验证的差分算法。对“消除背景磁场”的描述应严格停留在待验证的研究方法，而不是现有功能。

候选数学特征可包括峰值、相邻采样点差分、斜率、到峰时间和窗口内平方和。它们用于描述数字曲线的形状与相对变化。若以“能量”称呼平方和，指的是信号计算量，不是发动机输出功或真实磁场能量。没有车辆真值、控制变量与验证集，不能把某个额外峰解释成起动机磨损，也没有理由为不同合成标签标注检测概率。

候选窗口内可能没有适用重启，也可能被道闸电机覆盖，或与邻车叠加。未来真实系统还要处理超量程和通道掉线。这些情况应进入弃判或数据不可用分支，而不是强行分成“正常”和“异常”。当前网页的 SIM-01 至 SIM-05 是生成器在写出 CSV 前就确定的类别，不是 GR-Edge 运行后做出的 AI 推断。

已经运行的是网页读取数据、切换场景与通道、改变展示窗口、导出子集 CSV；还没有实时采集 API、嵌入式固件、信号滤波、自动峰检测、推理接口或 PDF 报告。把这些层次分清，能够让界面展示为下一步处理方案提供需求，而不误导访客以为 GR-Edge 已经在停车场持续监测。