季节趋势分解（FPGA 硬件加速）
Seasonal-Trend Decomposition — FPGA Hardware Acceleration
将序列拆为趋势、季节与残差三部分（加法或乘法），揭示节律与异常，是预测的前处理。
01
定义
将序列拆为趋势、季节与残差三部分（加法或乘法），揭示节律与异常，是预测的前处理。
02
公式与计算
加法：y = T + S + R；乘法：y = T · S · R
03
适用时机
气象/水文/能耗的节律分析、去季节化、异常基线识别、为预测模型提供组分。 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
季节周期（日/年）、分解方式（加法/乘法）、平滑器（STL/MSTL）；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
失效与边界先判定季节周期与加法/乘法形式；乘法适合量级随趋势放大的序列；残差即异常线索。 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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