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第229章 超级计算（第2页）

程实点点头，“Δt的取值范围，是根据全球主要作战区域的温度数据统计出来的，我已经做了一个数据库，软件会自动根据雷达的定位信息，调用对应的温度参数。

而且，我在公式里加了一个自适应修正系数，就算温度出现突发变化，软件也能及时调整，保证频率调节的精度。”

他接着讲解第二个模块：“接下来是谐振信号捕捉模块。

这个模块的难度最大，因为谐振信号非常微弱，很容易被环境噪音干扰。

我设计了一个多级滤波算法，先通过硬件滤波去除大部分高频噪音，再通过软件滤波，提取出纯净的谐振信号。

这个算法的核心，是这个小波变换公式……”

又是一串复杂的公式出现在黑板上。

台下的专家们倒吸一口凉气，有几个年轻的技术骨干，直接就看懵了。

张孝中皱着眉头问：“程总，这个小波变换，我们只在一些前沿论文里见过，还从来没实际应用过。

用它来做信号滤波，靠谱吗？”

“绝对靠谱。”

程实语气肯定，“小波变换的优势就是能精准捕捉微弱信号，还能保留信号的细节特征。

我之前做过模拟测试，用这个算法，就算谐振信号被淹没在强噪音里，也能精准提取出来。

你们不用担心，我会把算法的代码框架写出来，你们只需要根据实际情况，调整一些参数就行。”

霍小艺忍不住问：“程总，你怎么懂这么多前沿技术？这些东西，连国外的顶尖专家都还在研究阶段啊！”

程实笑了笑，半开玩笑地说：“可能是我上辈子是搞雷达的吧。

别管这些，跟着我的思路来就行。

接下来是第三个模块，指纹解析与比对模块。

这个模块的作用。

是把捕捉到的谐振信号，解析成对应的指纹特征，然后和数据库里的装备信息进行比对，识别出目标的型号、状态。

这里涉及到一个深度学习模型，我把它简化了，变成了一个多层神经网络……”

他一边讲解，一边在黑板上画出神经网络的结构示意图：“这个神经网络有输入层、隐藏层、输出层。

输入层是谐振信号的特征参数，隐藏层负责特征提取和处理，输出层是识别结果。

我已经训练好了一个基础模型，你们只需要用更多的装备数据去优化它，让识别精度更高。”

何光华听得热血沸腾：“程总，你这设计太完美了！

把这么多前沿技术整合在一起，还简化得这么实用。

有了这个软件，量子共鸣雷达就成功了一大半！”

“还没到高兴的时候。”

程实的神色严肃起来，“软件设计还有一个最大的难点，就是实时性。

雷达需要在一秒钟内完成对1000多个目标的探测、识别、定位，这对软件的运行速度要求极高。

咱们的50台超级计算机虽然强大，但要实现实时处理，还需要优化算法的效率。”

他拿起粉笔，在黑板上写下一个优化公式：“我设计了一个并行计算算法，把1000多个目标的处理任务，分配给不同的计算机节点，同时进行处理。

这样就能大大提高运行速度，保证实时性。

这个算法的关键，是任务分配的均衡性，不能让有的节点忙死，有的节点闲死。”

：（）院士重生，一架战鹰惊世界