深度修复实验性功能预览曲线导致的交互卡顿（平移/拖滑块/缩放/改样式不跟手）

根因：派生预览曲线按可见采样窗口计算，代价正比于窗口采样数（弱波增强整段 2576 万采样单条约 368ms）；旧策略对超过 4M 采样的窗口不缓存，导致大跨度下每帧（含悬停重绘）重算整段曲线；拖滑块每帧改参数即每帧重算。实测弱波增强整段拖滑块单帧约 2303ms，2.5s 跨度约 89ms。

修复：1) 大窗口也进缓存并按总字节预算淘汰（静止重绘 2247ms-0.25ms）；2) 交互期间对超出预算的大窗口延迟重算、复用旧曲线（拖滑块 2303ms-18ms），小窗口仍实时重算；3) 计算缓冲改 thread_local 复用容量。仅改何时计算与是否缓存，几何与取值算法不变，逐像素比对 0 差异。

缩放等级差异：整段放大时窗口为整条信号（千万级）每帧重算故最卡；极小跨度窗口仅几千采样故不卡；中间跨度几十毫秒亦卡。

Utilities/Src/DataModel.cpp

@@ -1032,7 +1032,10 @@ namespace jdi
 		}
 
 		// 后续各阶以上一阶的结果为输入（double 中转，避免 float→double 的精度损失累积）。
-		std::vector<double> buffer(values.size(), std::numeric_limits<double>::quiet_NaN());
+		// 中转缓冲复用容量（线程本地），避免每阶重新分配上千万元素的向量。
+		thread_local std::vector<double> bufferBuffer;
+		std::vector<double>& buffer = bufferBuffer;
+		buffer.assign(values.size(), std::numeric_limits<double>::quiet_NaN());
 		std::vector<float> stage;
 		for (int iteration = 1; iteration < stages; ++iteration)
 		{
@@ -1070,7 +1073,7 @@ namespace jdi
 		 * @return 确实有采样点被改动返回 true；完全无弱波时返回 false。
 		 */
 		bool ApplyWeakBoostStage(const std::vector<float>& input, double strength,
-		                         std::vector<float>& output)
+		                         std::vector<float>& output, std::vector<BoostExtremum>& extremes)
 		{
 			const std::size_t count = input.size();
 			output.assign(count, std::numeric_limits<float>::quiet_NaN());
@@ -1092,7 +1095,7 @@ namespace jdi
 			// 1) 识别波峰 / 波谷：扫描单调段，方向翻转处的上一个采样点即为极值点。
 			//    波峰（先升后降）与波谷（先降后升）必然交替出现，
 			//    因此同类极值就是极值序列里下标 ±2 的两个。
-			std::vector<BoostExtremum> extremes;
+			extremes.clear();
 			{
 				int direction = 0;		// 当前单调段方向（+1 上升、-1 下降）。
 				bool hasPrevious = false;
@@ -1145,7 +1148,9 @@ namespace jdi
 
 			// 2) 逐个极值点判定“是否偏弱”，并算出它自己的目标偏移量。
 			const std::size_t extremeCount = extremes.size();
-			std::vector<double> shift(extremeCount, 0.0);
+			thread_local std::vector<double> shiftBuffer;
+			std::vector<double>& shift = shiftBuffer;
+			shift.assign(extremeCount, 0.0);
 			for (std::size_t k = 2; k + 2 < extremeCount; ++k)
 			{
 				const BoostExtremum& current = extremes[k];
@@ -1241,7 +1246,13 @@ namespace jdi
 		}
 
 		// 第 1 阶：从原始采样值出发（非有限值保持 NaN）。
-		std::vector<float> current(count, std::numeric_limits<float>::quiet_NaN());
+		// 工作缓冲用线程本地变量复用容量：单条曲线动辄上千万采样，若每次调用都重新分配
+		// 并零初始化，单条「弱波增强」的耗时会被明显放大（内存分配 + page fault）。
+		thread_local std::vector<float> currentBuffer;
+		thread_local std::vector<float> nextBuffer;
+		thread_local std::vector<BoostExtremum> extremesBuffer;
+		std::vector<float>& current = currentBuffer;
+		current.assign(count, std::numeric_limits<float>::quiet_NaN());
 		for (std::size_t index = 0; index < count; ++index)
 		{
 			const double value = values[index];
@@ -1256,10 +1267,10 @@ namespace jdi
 		// 多次迭代时相邻的弱波会互相抬高彼此的基准，从而把较宽的弱波区逐步恢复。
 		const int stages = std::max(1, std::min(iterations, 1000));
 		const double strength = std::max(0.0, std::min(1.0, level));
-		std::vector<float> next;
+		std::vector<float>& next = nextBuffer;
 		for (int stage = 0; stage < stages; ++stage)
 		{
-			if (!ApplyWeakBoostStage(current, strength, next))
+			if (!ApplyWeakBoostStage(current, strength, next, extremesBuffer))
 			{
 				// 这一阶没有任何采样点需要调整：后续迭代次数也不会再有变化，提前结束。
 				break;