當然，這個問題所在并不是徐曉所說的從腦機接口芯片中傳遞到仿生學機械臂的信號會出現異常問題。
而是實實在在反饋在這些實驗數據中的一場情況。
至于研究的方向，自然是從徐曉和劉嘉欣兩人一起建立起來的腦神經多電極陣列重設數學模型，以及他之前專門幫忙研究的量子理論的模擬神經信號及電信號轉換上。
按照徐曉的說法，問題極大可能出現在這兩套數學模型對腦神經信號的轉換上。
但對于徐川來說，從感覺上來說，他其實不太認為問題會出現在這里。
無他，對于自己的研究成果的自信而已。
腦神經多電極陣列重設數學模型他并不是沒看過，當初幫徐曉解決量子理論的模擬神經信號及電信號轉換難題時，就詳細的檢查過了。
而以他的性格，在解決這個難題的時候，不可能不考慮兩者之間轉換難題。
不過有一個切入點，總比沒有好。
先排除兩者之間的轉換沖突可能會導致神經信號數據異常的問題，再來尋找其他可能存在的問題，在處理這種應用問題上是最快的方法了。
“主人，所有的數據都導入完成了。”
書房中，小靈的聲音響起，徐川隨口夸了一句：“厲害的，效率真快。”
“謝謝主人夸獎，小靈會繼續努力的(??w??)?！”
徐川笑了笑，拖過鼠標，先打開了sas數據庫整合平臺，目光落在了徐曉提供過來的數據上。
相對比以往他解決過的應用數學方面的難題來說，腦機接口芯片和神經信號轉換沖突的問題其實也差不多。
別看生物學和物理化學這些領域幾乎不沾邊，但對于數學來說，核心并不在表面上呈現出來的東西上。
對于任何的信息流動來說，數學永遠都是藏在最深處的規律。
比如計算航天器的運行軌道，計算高能粒子的收縮通道，計算化學反應過程中的鍵能轉換，都可以通過對應的數學工具來完成。
腦電波神經信號與電信號之間的轉換也不例外。
盯著屏幕中打開的軟件界面，徐川嘴里念叨了一句。
“如果要先排除掉兩個數學模型之間轉化沖突導致的誤差，最簡單的方法就是通過歐氏距離和皮爾遜相關系數來對原始數據進行處理了。”
“不過在那之前，先建一個建議常用神經元模型對多電極陣列重設數學模型產生的信號數據做一個處理看看好了。”
思索著，徐川嘴角勾起一絲笑容。
基礎量子理論建立起來的模擬神經信號及電信號轉換理論和常規的神經元轉換模型還是有一些區別的。
要確保前者轉換出來的數據并沒有問題，最快的方法就是讓這些數據走一遍常規的神經元轉換模型。
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