，而靈能波動的頻率恰好也在0.5-15MHz之間，這就導致了相互乾擾。常規的濾波方法很難有效分離，因為會同時過濾掉有用信號。”
林嵐嘗試調整聯動裝置的靈能感應頻率：“我可以將靈能晶體的感應頻率調整至15-20MHz，避開中微子信號的頻率區間，但這樣會降低靈能波動的探測靈敏度，可能會錯過微弱的關聯信號。”她進行了初步測試，調整頻率後，信號乾擾確實減少了，但靈能波動的探測強度下降了40%，許多微弱信號直接消失在背景噪聲中。
“這個方案不可行，”張傑否定道，“我們的核心目標是捕捉微弱的關聯信號，降低靈敏度就失去了研究的意義。”
李哲則把目光投向了數據處理算法：“既然硬件調整有局限，不如從軟件入手，開發專門的信號分離算法。中微子信號和靈能波動雖然頻率重疊，但它們的時域特征和統計分布一定存在差異，我們可以基於這些差異構建分離模型。”他立刻打開算法編輯器，開始構建新的分離算法框架。
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接下來的24小時，控製室內燈火通明，三人分工協作，投入到算法研發中。張傑負責分析兩種信號的物理特征，提供理論支撐：“中微子信號是脈衝式的，持續時間極短（10^-9秒），且峰值分布符合泊鬆分布；而靈能波動是連續性的，具有分形特征，其功率譜密度在特定頻段會出現峰值。”他將這些特征參數整理成數據表格，提供給李哲作為算法設計的依據。
林嵐則通過實驗采集大量的純中微子信號和純靈能波動數據，建立樣本庫：“我已采集了10萬組純中微子信號樣本和8萬組純靈能波動樣本，涵蓋了不同能量等級和強度，可用於算法的訓練和驗證。”她還利用聯動裝置模擬了不同強度的信號乾擾場景，生成了大量混合信號樣本，為算法測試提供了豐富的素材。
李哲則基於這些理論和數據，開始編寫信號分離算法。他采用了盲源分離技術與小波變換相結合的方案：首先利用小波變換將混合信號分解到不同的尺度空間，分離出高頻和低頻成分；然後基於張傑提供的物理特征，構建約束條件，通過盲源分離算法從混合成分中提取出中微子信號和靈能波動的獨立成分；最後利用支持向量機對分離後的信號進行驗證，確保分離精度。
“算法框架已完成，正在進行訓練。”李哲的手指在鍵盤上飛速敲擊，屏幕上的代碼不斷滾動。超級計算機的運算指示燈瘋狂閃爍，正在處理海量的訓練樣本。“當前訓練迭代次數1000次，分離精度65%，還在持續提升。”
時間一分一秒過去，控製室內的氣氛既緊張又充滿期待。技術人員們輪流休息，而張傑、林嵐、李哲三人始終堅守在崗位上，實時關注著算法的訓練進度。當迭代次數達到5000次時，分離精度提升至82%；迭代次數突破1萬次時，分離精度達到90%；當第二天清晨的第一縷陽光透過實驗室的通風井照進控製室內時，算法的分離精度終於穩定在了99%。
“成功了！”李哲激動地喊道，屏幕上顯示著分離後的信號圖譜：中微子信號的脈衝圖譜清晰銳利，靈能波動曲線平滑連續，兩種信號完全分離，沒有任何重疊乾擾。“我們開發的‘量子約束盲源分離算法’，通過引入中微子和靈能的物理特征約束，成功實現了99%的分離精度，遠高於常規算法的80%上限。”
張傑立刻下令重啟探測實驗：“啟動第二組數據采集，啟用新的信號分離算法，實時分離中微子信號和靈能波動。”
實驗重新開始，控製室內的屏幕上，兩種信號被清晰地分離開來。起初，靈能波動仍以背景噪聲為主，但當探測器捕捉到一組來自銀河係中心的高能中微子信號時，奇跡發生了——在中微子信號出現後的10^-12秒，靈能波動曲線出現了一個與中微子信號峰值高度相關的尖峰，兩者的相關性係數達到0.98。
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