RMS 均方根（GPU 并行加速）
Root Mean Square — GPU Parallel Acceleration
时间窗内信号平方平均的平方根，代表等效能量水平。
01
定义
时间窗内信号平方平均的平方根，代表等效能量水平。
02
公式与计算
x_rms = √( (1/N) Σ xᵢ² )
（应先去均值：x_rms = √( (1/N) Σ (xᵢ − x̄)² ) = 标准差）
03
适用时机
振动烈度（ISO 10816/20816）、噪声等效声级、随机信号能量评价。 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
时间窗长度、是否去均值、频带限制；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
失效与边界必须声明时间窗与频带；未声明的 RMS 没有可比性。 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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