中午的时候他没有去食堂。



陈可敲门进来,放了一份盒饭在桌角上。



“陆主任,方姐让我给你送的。”



陆晨头也没抬。



“放那儿吧。”



陈可瞥了一眼屏幕上密密麻麻的代码,眼睛都直了。



“陆主任,你在写什么?”



“代码。”



“什么代码?”



“你看不懂的那种。”



陈可识趣地退了出去,关上了门。



陆晨扒了几口盒饭,然后继续写。



下午三点多的时候,主体代码完成了。



他开始用方芷晴发来的实测数据跑测试。



第一轮测试,算法在模拟呼吸周期下的坐标锁定成功率是百分之九十一。



不够。



陆晨检查了日志,发现问题出在信号的滤波参数上。



原始超声信号里混杂着心跳产生的高频震动,干扰了呼吸周期的识别精度。



他调整了带通滤波器的截止频率,把心跳信号的频段过滤掉了。



第二轮测试,锁定成功率提高到了百分之九十六。



还是不够。



百分之九十六意味着每一百次操作窗口中有四次会判断失误。



在微米级的神经对接中,一次失误都可能造成不可逆的损伤。



陆晨靠在椅背上,盯着屏幕上的测试日志看了大约半分钟。



问题的本质在于,呼气末不是一个精确的时间点,而是一个区间。



每个呼吸周期的呼气末持续时间会有微小的波动。



用固定的时间窗口去捕捉,就会在某些周期中出现偏差。



解决办法是不用固定窗口,改为实时位移量触发。



不去预测哪个时间点是呼气末,直接监测位移量本身。



位移量低于八微米时,自动触发绿色信号。



位移量超过八微米时,自动切换为红色信号。



彻底绕开了对呼吸周期的预测环节,改为纯粹的实时响应。



陆晨重写了触发逻辑的那段代码,大概花了四十分钟。



写完之后检查了一遍语法和逻辑,确认没有错误。



然后跑第三轮测试。



屏幕上的数据滚动了几秒钟之后停下来。



锁定成功率,百分之一百。



陆晨盯着这个数字看了两秒钟,然后换了一组数据重新跑。



百分之一百。



再跑一遍,这次加入了随机噪声干扰。



百分之九十九点七。



零点三的误差来自于极端的噪声尖峰信号,在真实实验环境中几乎不可能出现。
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