回归分析（FPGA 硬件加速）
Regression Analysis — FPGA Hardware Acceleration
建立因变量与一个或多个自变量之间的统计关系，用于预测与解释。
01
定义
建立因变量与一个或多个自变量之间的统计关系，用于预测与解释。
02
公式与计算
多元线性：y = β₀ + Σβᵢxᵢ + ε
评估：R²、RMSE、残差分析、交叉验证
03
适用时机
经验模型建立（温度补偿、湿度补偿、交叉敏感修正）。 移植到 FPGA 时需按定点/浮点混合精度重写核心运算，流水线与并行度设计决定吞吐，阈值固化后按时序验证。
04
关键参数
自变量选择、共线性检验（VIF）、验证集；FPGA 版本关注位宽、DSP 资源与时钟频率，位宽裁剪需在样本集上复验误差。
05
注意事项
失效与边界相关不等于因果；外推到训练区间之外风险极大。 FPGA 实现须做时序仿真与上板一致性测试，输出寄存器级文档便于后续改版。
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