话滔滔不绝。
徐静点了点头：“这听起来确实可行。我们手上有大量的实验数据，可以为自适应算法提供足够的训练样本。”
林启随后在白板上补充了一个数据流图：
神经元反馈 ---＞ 自适应算法 ---＞ 实时调整频率 ---＞ 稳定共振
“我们可以引入这种反馈循环，通过每次调整纳米机器人的频率，确保它们与神经元的共振始终保持同步。”林启解释道。
徐静随即调出之前所有实验的数据，应用王海洋提出的算法进行模拟。屏幕上显示的频率曲线逐渐变得平稳，波动幅度显着降低。
几分钟后，计算机完成了模拟结果的输出。所有人都看到了那条曾经因为频率扰动而剧烈起伏的红色曲线，如今几乎变成了一条平滑的线。
“海洋，这确实有效！这样就解决了频率漂移的问题！””徐静激动地说道。
王海洋又在白板上写了了最后一部分：
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?)
“我们需要对纳米机器人在每个时间点上的输出信号进行多频率分解，wt\\omega twt 代表主频率，?n\\phi_n?n? 是相位校正角度，这样我们能够通过调节不同的频率成分，确保它们在神经系统中的响应达到最优状态。”王海洋解释着。
众人听完后陷入了短暂的沉默，接着爆发出一阵讨论声。徐静看着王海洋欣慰的点点头，因为他这个推导不仅解决了共振不稳定的问题，也为后续的纳米机器人研发提供了全新的理论基础。
