第195章 神经信號（1 / 2）

  系统提示：融合可行，消耗5积分，生成神经信號自適应噪声抑制算法，支持实时估计干扰特徵，预计信噪比提升60%。

  左城確认。积分从667降到662。

  他关掉面板，对沈一鸣说，我有个思路。卫星通信里有一套处理方法，不是直接滤掉某个频段，而是实时建立一个干扰模型，每隔几毫秒更新一次，把估计到的干扰成分从原始信號里减去。这样可以在不损失有效信號的前提下压制噪声。

  沈一鸣皱了皱眉，说，这个思路我知道，叫自適应干扰抵消。问题是神经信號里的干扰来源太多，肌电、工频、设备本身的电子噪声，参数差异很大，实时建模的计算量能不能撑住？

  左城说，用低阶自回归模型来估计干扰，参数少，更新快。再加一个基於信號统计特性的置信度加权，让算法自动判断哪些成分是干扰，哪些是有效信號。具体的实现我写一个框架，你在上面调参。

  沈一鸣说，这要多久？

  左城说，框架今天给你。

  他坐到空閒的工作站前，打开编辑器，开始写代码。脑子里那些算法细节清晰得像是刚刚复习过，每一行落地都准確。

  一个多小时后，他把框架的核心模块发给了沈一鸣。

  沈一鸣看著代码，说，你这个置信度加权的部分，用的是滑动窗口的方差估计，窗口长度怎么定？

  左城说，先试二十毫秒，对应六百个採样点，基本能覆盖一个完整的神经电位波形。你跑起来看效果，不行再调。

  沈一鸣把框架接入测试数据，运行。

  显示屏上的波形开始变化。锯齿状的噪声峰值逐渐压下去，有效的神经电位波形慢慢浮现出来，那些尖锐的动作电位信號变得清晰可辨。

  信噪比的数值开始跳动，从之前的十一分贝往上爬，越过了二十分贝，最后稳定在了二十三点七分贝。

  沈一鸣盯著这个数字，沉默了几秒，说，提升了百分之六十多。 ↑↑