短时傅里叶变换（GPU 并行加速）
Short-Time Fourier Transform — GPU Parallel Acceleration
加滑动窗的局部傅里叶变换，是频谱图的数学基础。
01
定义
加滑动窗的局部傅里叶变换，是频谱图的数学基础。
02
公式与计算
STFT{x}(t,f) = ∫ x(τ)·w(τ−t)·e^{−j2πfτ} dτ
03
适用时机
频率成分随时间变化的信号；固定分辨率的时频分析。 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
窗长、窗型、帧移；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
失效与边界固定分辨率是其主要局限；多尺度分析应改用小波。 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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