漂移检测（GPU 并行加速）
Drift Detection — GPU Parallel Acceleration
识别读数的缓慢单向变化，区分真实趋势与传感器老化/污染漂移。
01
定义
识别读数的缓慢单向变化，区分真实趋势与传感器老化/污染漂移。
02
公式与计算
对去季节项后的残差做线性回归斜率检验：
|x| = a + b·t，检验 b 的显著性（t 检验）与幅度
03
适用时机
长期布放的电化学气体、pH、浊度、DO 等易漂移传感器。 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
回归窗口长度、显著性水平、允许的漂移速率（%/月）；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
失效与边界漂移只能通过定期标定/比对识别，纯数据方法只能给出"可疑"提示。 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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