激動。
林啟輕聲說道：“這樣我們就不再依賴預設的反饋引數，而是讓系統根據實際情況自動最佳化自身行為。”
“沒錯。透過這種自適應控制，奈米機器人可以不斷適應外部擾動，實現與神經元的同步。這比我們之前用的固定反饋模型要靈活得多。”王海洋回答道。
“具體是怎麼做？”另一位研究員問道。
“首先，我們需要引入一個自適應控制模組，透過感測器實時監測神經元的反饋資料。這個模組將不斷根據反饋資料調整奈米機器人的執行引數，確保它們與神經元保持同步。其次，我們可以引入機器學習演算法，對過去所有的實驗資料進行訓練和最佳化，提取其中的規律，應用到實時調控中。”王海洋的話滔滔不絕。
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。