按照徐晓的说法，问题极大可能出现在这两套数学模型对脑神经信号的转换上。

    但对于徐川来说，从感觉上来说，他其实不太认为问题会出现在这里。

    无他，对于自己的研究成果的自信而已。

    脑神经多电极阵列重设数学模型他并不是没看过，当初帮徐晓解决量子理论的模拟神经信号及电信号转换难题时，就详细的检查过了。

    而以他的性格，在解决这个难题的时候，不可能不考虑两者之间转换难题。

    不过有一个切入点，总比没有好。

    先排除两者之间的转换冲突可能会导致神经信号数据异常的问题，再来寻找其他可能存在的问题，在处理这种应用问题上是最快的方法了。

    “主人，所有的数据都导入完成了。”

    书房中，小灵的声音响起，徐川随口夸了一句：“厉害的，效率真快。”

    “谢谢主人夸奖，小灵会继续努力的(??w??)?！”

    徐川笑了笑，拖过鼠标，先打开了SAS数据库整合平台，目光落在了徐晓提供过来的数据上。

    相对比以往他解决过的应用数学方面的难题来说，脑机接口芯片和神经信号转换冲突的问题其实也差不多。

    别看生物学和物理化学这些领域几乎不沾边，但对于数学来说，核心并不在表面上呈现出来的东西上。

    对于任何的信息流动来说，数学永远都是藏在最深处的规律。

    比如计算航天器的运行轨道，计算高能粒子的收缩通道，计算化学反应过程中的键能转换，都可以通过对应的数学工具来完成。

    脑电波神经信号与电信号之间的转换也不例外。

    盯着屏幕中打开的软件界面，徐川嘴里念叨了一句。

    “如果要先排除掉两个数学模型之间转化冲突导致的误差，最简单的方法就是通过欧氏距离和皮尔逊相关系数来对原始数据进行处理了。”

    “不过在那之前，先建一个建议常用神经元模型对多电极阵列重设数学模型产生的信号数据做一个处理看看好了。”

    思索着，徐川嘴角勾起一丝笑容。

    基础量子理论建立起来的模拟神经信号及电信号转换理论和常规的神经元转换模型还是有一些区别的。

    要确保前者转换出来的数据并没有问题，最快的方法就是让这些数据走一遍常规的神经元转换模型。

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