多项式校准（边缘AI推理）
Polynomial Calibration — Edge AI Inference
用 n 阶多项式拟合非线性响应（如 NTC 热敏电阻、热电偶、某些湿度传感器）。
01
定义
用 n 阶多项式拟合非线性响应（如 NTC 热敏电阻、热电偶、某些湿度传感器）。
02
公式与计算
y = c₀ + c₁x + c₂x² + … + cₙxⁿ
（常用：NTC 的 Steinhart-Hart 三系数形式）
03
适用时机
响应明显非线性、且线性拟合残差超过允许误差时。 部署到边缘 AI 推理盒（NPU/GPU 加速）时，需做模型量化（INT8）与算子裁剪，阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
阶数 n（通常 2~3，过高会过拟合）、标定点数 ≥ n+2、拟合区间；边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理，异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界阶数越高越容易在区间端点振荡；必须限制拟合区间并做交叉验证。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试，并保留原始数据上传通道供云端复核。
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