尖峰检测（GPU 并行加速）
Spike Detection — GPU Parallel Acceleration
识别持续时间极短、幅值异常的孤立尖峰（电磁干扰、接触抖动、雷击）。
01
定义
识别持续时间极短、幅值异常的孤立尖峰（电磁干扰、接触抖动、雷击）。
02
公式与计算
常用判据：|xₜ − median(x_{t−k..t+k})| > n·MAD
MAD = median(|xᵢ − median(x)|)
03
适用时机
任何连续观测；尖峰会污染均值、积分与阈值判断。 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（通常 3~7）、阈值倍数 n（3~5）、MAD 缩放系数 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MAD 比标准差更抗污染；不要直接删除尖峰，应标记后人工确认。 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。
CLOSE
把 尖峰检测（GPU 并行加速） 用起来
下一步
实际项目如何应用？
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。
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。
相关 SIYB 产品
正式参数、方案与商务资料以 xmsiyb.com 官网为准。
需要把技术判断落到项目？
进入行业应用与智能选型中心，获取场景设计、选型与实施参考。