FFT 快速傅里叶变换（GPU 并行加速）
Fast Fourier Transform — GPU Parallel Acceleration
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
01
定义
高效计算离散傅里叶变换，把时域信号分解为频率成分。
02
公式与计算
X(k) = Σ_{n=0}^{N−1} x(n)·e^{−j2πkn/N}
频率分辨率 Δf = f_s / N
03
适用时机
识别特征频率（转频、轴承频率、结构自振频率）、噪声源识别。 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
采样率 f_s、点数 N、窗函数（Hanning/Hamming）、平均次数；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
失效与边界必须加窗抑制泄漏；必须满足采样定理；Δf 由 N 决定，不是插值能解决的。 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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