另一條是他設計的預測路徑。
在對應時間點上，曲線波動被顯著抑制。
許淵看得有些雲裡霧裡。
但陳望山卻皺眉看著那張草圖沉思。
與此同時。
林決的聲音再次傳來，
“而我相位場預測補償的核心思路，是把鎖相環路的反饋訊號，重新定義為一種具有記憶效應的隨機過程。
我們可以不對噪聲做瞬時響應，而是用歷史資料訓練一個狀態轉移模型。
先讓它預測噪聲在下一秒的位置，然後提前輸出補償訊號。”
他轉頭看向兩人，
“簡單說就是.......PID是噪聲來了再糾正，我這個方案是噪聲還沒來，補償就已經到位了。”
陳望山站起來，走到白板前，仔細看著那兩條曲線和新框架的推導邏輯......
然後陳望山眼神變得也有點炙熱起來，
“你知不知道......這套框架的思路，之前沒有人敢嘗試？”
林決笑道，
“是因為風險太高嗎老師？”
陳望山點頭，
“確實......”
作為國內光學領域大牛。
陳望山早就看過關於狀態轉移模型方案的弊端。
這個方案在精度上.....
是需要大量訓練資料支撐的。
而且頻率梳的鎖定噪聲，在不同工況下的表現差異很大。
如果訓練資料覆蓋不全面，模型在未知工況下的預測精度會斷崖式下跌，鎖模狀態可能崩得比PID還快。
如果能把這些問題解決掉......
動態預測補償替代標準PID反饋這個方向，確實可以走通。
不過這一點，之前可沒人做到過！
全世界都沒有！！！
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