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話滔滔不絕。

徐靜點了點頭:“這聽起來確實可行。我們手上有大量的實驗資料,可以為自適應演算法提供足夠的訓練樣本。”

林啟隨後在白板上補充了一個資料流圖:

神經元反饋 ---> 自適應演算法 ---> 實時調整頻率 ---> 穩定共振

“我們可以引入這種反饋迴圈,透過每次調整奈米機器人的頻率,確保它們與神經元的共振始終保持同步。”林啟解釋道。

徐靜隨即調出之前所有實驗的資料,應用王海洋提出的演算法進行模擬。螢幕上顯示的頻率曲線逐漸變得平穩,波動幅度顯著降低。

幾分鐘後,計算機完成了模擬結果的輸出。所有人都看到了那條曾經因為頻率擾動而劇烈起伏的紅色曲線,如今幾乎變成了一條平滑的線。

“海洋,這確實有效!這樣就解決了頻率漂移的問題!””徐靜激動地說道。

王海洋又在白板上寫了了最後一部分:

f(t)=∑n=1NAnsin?(nwt+?n)f(t) = \\sum_{n=1}^{N} A_n \\sin(n \\omega t + \\phi_n)f(t)=n=1∑N?An?sin(nwt+?n?)

“我們需要對奈米機器人在每個時間點上的輸出訊號進行多頻率分解,wt\\omega twt 代表主頻率,?n\\phi_n?n? 是相位校正角度,這樣我們能夠透過調節不同的頻率成分,確保它們在神經系統中的響應達到最優狀態。”王海洋解釋著。

眾人聽完後陷入了短暫的沉默,接著爆發出一陣討論聲。徐靜看著王海洋欣慰的點點頭,因為他這個推導不僅解決了共振不穩定的問題,也為後續的奈米機器人研發提供了全新的理論基礎。

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