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第74章 第一层考验求收藏求追读求月票(第2页)

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这就是一个实验物理学家每天都要面对的、最真实的“敌人”

??被噪声和仪器效应污染过的原始信号。

“导演,他……”

小王压低声音。

“他在做研究。”

刘伟的目光锐利,“别出声,看下去。”

林允宁的眉头,微微皱起。

他首先尝试了自己之前处理实验数据的那套算法:

傅里叶变换下的直接反卷积。

这在理论上是可行的,通过除以仪器响应函数的傅里叶变换,就能得到原始信号。

他很快写好了几十行代码,按下运行。

不到一分钟,结果图弹出??屏幕上是一片彻底崩溃的雪花噪声,状若心电图最后的疯狂抽搐。

失败了。

“嗯?”

刘伟的眉毛扬了一下,非但没有失望,眼中反而闪过一丝更浓厚的兴趣,“有意思,他碰壁了。”

对导演而言,一帆风顺的神话,远不如天才在碰壁后凭借自身力量解决难题的“故事”

来得动人。

林允宁看着那张失败的图,脸上没什么表情,只是指尖在桌上有节奏地敲击着。

他立刻就找到了问题所在:

直接反卷积,在数学上等同于用一个很小(甚至趋近于零)的数去除另一个数,这个过程会将原始数据中本不明显的噪声无限放大,最终导致结果完全崩溃。

在信号处理领域,这是一个经典的“病态问题”

(ill-posedproblem)。

“呵,果然让陈师兄说中了,想走捷径,门儿都没有。”

他低声自语。

不能硬解,那就只能换个思路。

问题的核心,是信息不足。

而他手里唯一被忽略的额外信息,就是物理定律本身的约束??Kramers-Kronig关系。

他意识到,K-K关系在这里不应该被当作一个简单的“变换工具”

,而是一个必须被严格遵守的“物理先验”

他的最终答案,无论如何都必须满足这个约束。

那么,解题的思路就从“一步到位的求解”

,变成了“戴着镣铐的寻找”

也就是,建立一个本身就满足K-K约束的理论模型,然后通过迭代优化的方法,去寻找一组最优的模型参数,让这个模型产生的结果,去无限逼近那份带噪声的实验数据。

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