我一学渣,怎么还题压抑了?

《我一学渣,怎么还题压抑了?》

第165章 陈望山到来!林决的方案!

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然后陈望山眼神变得也有点炙热起来,

“你知不知道......这套框架的思路,之前没有人敢尝试?”

林决笑道,

“是因为风险太高吗老师?”

陈望山点头,

但陈望山却皱眉看着那张草图沉思。

与此同时。

林决的声音再次传来,

而且频率梳的锁定噪声,在不同工况下的表现差异很大。

如果训练数据覆盖不全面,模型在未知工况下的预测精度会断崖式下跌,锁模状态可能崩得比PID还快。

如果能把这些问题解决掉......

动态预测补偿替代标准PID反馈这个方向,确实可以走通。

不过这一点,之前可没人做到过!

拿我们当三岁小孩涮呢是吧!?

但现在不一样!

对面坐着的是林决......

“这是长时间积分下发散的根源,也是算法的底层逻辑容不下长时间尺度的运作。”

他在白板上画了两条曲线。

一条是PID反馈下的噪声漂移曲线,随着时间推移,波动幅度越来越大。

“确实......”

作为国内光学领域大牛。

陈望山早就看过关于状态转移模型方案的弊端。

这个方案在精度上.....

是需要大量训练数据支撑的。

他们见识过这家伙的那恐怖学习能力。

特别是陈望山。

物理集训的时候。

他曾见识过,林决用了三天时间看完光学资料后,就能把云帧公司的问题解决!!

而短暂的震惊之后,两人都没说话,决定先听听他怎么说......

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另一条是他设计的预测路径。

在对应时间点上,曲线波动被显著抑制。

许渊看得有些云里雾里。

他转头看向两人,

“简单说就是.......PID是噪声来了再纠正,我这个方案是噪声还没来,补偿就已经到位了。”

陈望山站起来,走到白板前,仔细看着那两条曲线和新框架的推导逻辑......

“而我相位场预测补偿的核心思路,是把锁相环路的反馈信号,重新定义为一种具有记忆效应的随机过程。

我们可以不对噪声做瞬时响应,而是用历史数据训练一个状态转移模型。

先让它预测噪声在下一秒的位置,然后提前输出补偿信号。”

第165章 陈望山到来!林决的方案! (第2/3页)

新框架!

要是一般人说出这话.....

陈望山和许渊可能当场就发飙了!

林决起身走到会议室前方的电子白板前,拿起笔开始写。

“老师你们也知道,传统PID反馈的问题在于它依赖误差累积来驱动补偿。”

“积分项在时间尺度上不断累加,真实信号和噪声的边界会因为累加效应逐渐模糊。”

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