模式识别（GPU 并行加速）
Pattern Recognition — GPU Parallel Acceleration
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
01
定义
用模板匹配或分类模型识别特定事件模式（雨型、声学事件、故障特征频率）。
02
公式与计算
模板匹配：相似度 = 归一化互相关
分类：y = f(特征向量)，f 可为 SVM/树模型/神经网络
03
适用时机
事件类型区分（雪崩 vs 落石 vs 风噪）、物种识别、故障分类。 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
特征集、训练集代表性、阈值与置信度；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
失效与边界模型的地域迁移性通常很差；换站点必须重新验证，不能默认可用。 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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