Hampel 滤波（GPU 并行加速）
Hampel Filter — GPU Parallel Acceleration
基于中位数与 MAD 的鲁棒离群点检测与替换，兼顾保边与去尖峰。
01
定义
基于中位数与 MAD 的鲁棒离群点检测与替换，兼顾保边与去尖峰。
02
公式与计算
mₜ = median(x_{t−k..t+k})
MAD = 1.4826 · median(|xᵢ − mₜ|)
|xₜ − mₜ| > n·MAD → 用 mₜ 替换（或标记）
03
适用时机
SIYB 推荐的环境数据默认去噪方法：既抗尖峰又保留真实阶跃。 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
窗口 k（3~7）、阈值倍数 n（3）、MAD 缩放 1.4826；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
失效与边界比"均值 + 3σ"稳健得多，因为 σ 本身会被尖峰污染。 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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场景设计、设备选型与工程实施，见 xmsiyb.cn 行业应用与智能选型中心。
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