互相关分析（GPU 并行加速）
Cross-Correlation — GPU Parallel Acceleration
度量两个信号在不同时间滞后下的相似程度，用于时延估计、信号匹配与传递路径分析。
01
定义
度量两个信号在不同时间滞后下的相似程度，用于时延估计、信号匹配与传递路径分析。
02
公式与计算
Rxy(τ) = Σ x(t)·y(t+τ)
03
适用时机
两个传感器信号求时间延迟（声源定位、波速测量、降雨-水位滞后分析）、模板匹配。 迁移到 GPU（CUDA/OpenCL）时可按站点/时段分块并行，单精度为主、关键环节双精度，吞吐由批大小与内存带宽决定。
04
关键参数
分析窗长、滞后范围 τ、归一化（互相关系数）；GPU 版本关注批大小、显存占用与 kernel 分支开销，需在 GPU 上复验浮点一致性。
05
注意事项
失效与边界峰值位置即最优时延；周期信号会产生多个峰（周期性混淆），需结合物理约束选峰。 GPU 实现适合多站大规模批处理与参数扫描，须与 CPU 参考实现比对误差并固定随机种子保证可复现。
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