第255章 那就自己造好了

  继续往下看，他发现力反馈的信號处理问题其实也不是很难。

  他之前在tois发的那篇《基於李群理论的图分割框架》，核心思路是把一个大规模网络分割成若干子图，让子图之间的连接儘量稀疏、子图內部的连接儘量紧密。

  当时用到的数学工具是李群表示论，就是通过群作用约束分割边界，保证拓扑结构的稳定性。

  这个思路只要稍微转一个弯，完全就可以用到这里来。

  毕竟力反馈本质上也是一个动態信號在闭环迴路里的实时解算问题。

  传感器的採样信號是一堆高频数据，里面有医生的主动操作，有手部的生理震颤，还有机械本身的噪声。

  要把这三样东西在毫秒之內分离开，过滤掉震颤和噪声，只把真正的力反馈信號传给医生。

  这不就是个信號的特徵解耦问题吗？

  他在saci上发的那七篇自监督学习论文，做的就是特徵解耦。

  用群论框架把纠缠在一起的特徵表示一层一层剥开，每个特徵对应一个独立的群表示，互不干扰。

  平移过来的话，力反馈信號也可以被模型分解成几个独立的频带分量：

  低於一赫兹的是医生的操作意图，八到十二赫兹是生理震颤，更高频的是机械噪声。

  用一个基於小波变换的频带滤波器把这三个分量拆开，医生的操作信號走一条快速通道，震颤和噪声各走各的滤波通道，最终合成回来的时候，延迟就被压缩到了採样周期的量级。

  肖宿一旦思考起来，脑子就活跃的不得了。

  夏日的夜晚寂静安逸，整个房间里，就只剩下笔尖落在纸上的沙沙声，清晰又急促。