天以來，第一次覺得自己離目標近了一點。
第三章 破局
第二天一早，我沒去上課，直接鉆進了實驗室。
系統(tǒng)發(fā)布的新任務已經掛在面板上：優(yōu)化當前實驗方案——信號處理模塊的濾波算法存在三處可改進點，請在今日內完成修正并重新跑一遍數據。
我打開之前做的那套實驗方案，系統(tǒng)開始逐條分析。
"第一處：截止頻率的計算公式中，您使用了固定的20kHz閾值，但根據您的信號頻譜特征，建議調整為15.8kHz，可減少約12%的信號失真。"
"第二處：濾波器階數設置偏高，導致了不必要的計算開銷，建議從8階降至6階，在保證精度的前提下提升實時性。"
"第三處：您在降噪處理中使用了簡單的均值濾波，建議替換為卡爾曼濾波，可顯著提升信噪比。"
我一條一條看下來，心里又驚又喜。
這三處問題，我自己也隱約覺得哪里不對勁，但一直沒有找到具體原因。系統(tǒng)不僅精準地指出了問題所在，還給出了具體的改進方案和數據支撐。
"這些改進方案是系統(tǒng)自己想出來的？"我問。
"系統(tǒng)基于宿主已有的知識儲備和實驗數據，結合相關領域最優(yōu)實踐方案，提供優(yōu)化建議。所有方案均符合學術規(guī)范，不存在學術不端風險。"
我點了點頭，開始按照系統(tǒng)的建議修改實驗方案。
修改截止頻率的閾值是最簡單的，只需要重新計算幾個參數。濾波器階數的調整也不復雜，但需要重新推導傳遞函數。真正費時間的是卡爾曼濾波——我之前只在課本上學過理論，從來沒有在實際項目中應用過。
系統(tǒng)貼心地推送了一篇關于卡爾曼濾波在信號處理中應用的經典文獻，同時附帶了詳細的推導過程和代碼示例。
"這篇文獻是恒哥公司信號處理部門的技術主管發(fā)表的，在知寶平臺上的引用量超過3000次，是該領域最權威的參考文獻之一。"
我花了大半天的時間，把卡爾曼濾波的理論重新啃了一遍，然后結合我的實驗數據寫了一段**代碼。
運行結果出來的那一刻，我差點從椅子上跳起來。
信噪比提升了將近40%，信號失真率從原來的7.2%降