林晚秋拿过那张纸。

上面写着数据，公式和推导步骤。

她只看了一眼，就明白这是在核算多通道信号传输参数。

从变量设置和参数权重来看，应该是某种信号接收设备的调试校准。

这个年代还没有完整的数字信号处理理论框架。

遇到问题，只能靠经验和试错来摸索。

反复计算，效率很低。

纸上的推导步骤思路很清晰，公式列得很规整，矩阵运算也写得漂亮。

但思路错了。

林晚秋看完没说话，拿起笔翻到纸的背面，开始写。

办公室瞬间安静下来。

王教授背着手走了过去，夏教授伸长脖子张望，校长端着茶杯喝了一口。

笔尖在纸面上飞快划过。

她写的不是推导步骤，而是重新构建了一个新的数字处理模型。

把原有的推导路径，换了一个思路。

从频域分析入手，将多频混合信号做傅里叶变换，在频域上把各频率数据拆开，然后每个分量单独建立方程。

她笔尖几乎没有停顿，一行接着一行，速度极快。

每一个符号都清清楚楚，每一步推导之间的逻辑链条严丝合缝。

王教授站在一旁，眼睛一眨不眨盯着纸面，惊讶得说不出话来。

夏教授嘴巴微张，呼吸都放轻了。

他在看纸上的数学结构，这是一种他没见过的算法，原本需要十六次的矩阵被计算压缩到了四次。

这不是理论推演，而是可以计算的工程框架。

林晚秋写完最后一个数值表达式，放下笔把纸往前一推。

“算出来了，这是校准后的绝对值参数公式。”

“我通过三组数据代入，不管传输距离怎么变、环境噪声怎么波动，结果都不会有偏差。”

夏教授把纸拿起来，手都在抖。

王教授凑过来，两人脑袋挤在一起，从第一步开始看，眼睛瞪得溜圆，看到最后张量分析的时候，夏教授直接把眼镜摘了下来。

“你为什么选择傅里叶变换，而不是拉普拉斯变换？”夏教授问。

林晚秋回答“因为实际采样数据是变量的，对于离散采样，傅里叶变换比拉普拉斯高一个数量级，工程计算上更快。”

王教授接着问“反卷积这一步，你是怎么处理病态矩阵的？”

“加正则化项。”林晚秋想了想，接着说道“我用的是吉洪诺夫正则化，这样矩阵求逆的时候不会偏差，结果可以控制在合理容错率以下，从而提高效率。”

两人同时看向她，心里已经无法用震惊来形容。

这个问题卡了他们快两周，没想到林晚秋居然几分钟就解决了。

王教授激动地说道“晚秋同学，你这思维真是活跃，我反而是钻牛角尖了，怎么就没想到这个思路呢。”

夏教授接话“不夸张的说，你这数学水平，已经超过大二。”

林晚秋笑笑，客气地说道“两位教授过奖了，我只是换了一个角度看问题，正巧对这方面的知识有所了解，没你们说的这么厉害。”

两位教授明白，林晚秋同学谦虚了。