第29章 宝剑锋从磨砺出（2/2）

我泡在图书馆里，翻遍了所有关于信号处理、模式识别、甚至是一些生物声纳、地震波分析的书籍，试图找到灵感。我反复回放采集到的原始信号数据，用耳朵听，用眼睛看频谱图，试图捕捉那一点点可能被遗漏的细节。

一天深夜，我正对着一段尤其复杂的干扰信号频谱图发呆，目光无意中扫过旁边一本摊开的关于“小波变换”的书籍——这是一门比我们课程要求更超前的数学工具，我之前只是粗略浏览过。

书中一幅关于“信号奇异点检测”的插图突然点亮了我脑中的火花。

传统方法一直在努力消除噪声，平滑信号。但如果反其道而行之呢？噪声和干扰信号本身就会引入信号的突变和奇异点，这些“不光滑”的地方，是否本身就蕴含着可供识别的独特特征？

这个想法让我兴奋起来。我立刻动手，开始研究如何利用小波变换的多分辨率分析特性，来捕捉信号在不同尺度下的奇异点分布模式。

这远远超出了课程要求，推导过程异常艰难，很多数学细节我需要边学边用。

林薇和秦朗对我的“不务正业”起初表示怀疑，但我用初步的模拟数据说服了他们。那几天，我们小组几乎长在了实验室。

我疯狂地编写和调试着小波特征提取的代码，林薇根据我提供的新特征维度快速调整她的分类器，秦朗则拼命优化代码效率，试图在我们的硬件平台上跑起来。

过程跌宕起伏，失败了一次又一次。但每一次失败，都让我们对问题的理解加深一层。最终，在答辩前夜，系统终于跑通了。

虽然识别速度还有点慢，但准确率达到了一个令人惊喜的高度，远远超出了课程的基本要求。

答辩那天，我们的系统演示效果震撼全场。不仅功能完整，更重要的是，我们采用的小波特征提取方法成了最大亮点。

面对台下教授们尖锐的提问，我们三人分工协作，从容应答。当我清晰地阐述小波变换应用于干扰信号特征提取的创新思路和理论依据时，我看到了主讲教授眼中毫不掩饰的赞赏。

最终，我们小组毫无悬念地拿到了最高评价。更重要的是，这个过程让我真正体验到了科研的滋味——从陷入困境，到捕捉灵感，到跨界学习，再到最终攻克难题。

它不再是书本上的死知识，而是活生生的、充满挑战和创造力的探索。

项目结束后，那位主讲教授特意找到我：“风月桐同学，你对信号特征提取的思考很有深度，虽然小波变换的应用还有些粗糙，但方向很有意思。我有个课题组，正在做一些相关的前沿探索，你有没有兴趣过来看看？”

那一刻，我知道，又一扇门，向我打开了。

爸爸，知识的高峰层峦叠嶂。

我曾以为只能仰望，但如今，我似乎找到了属于自己的攀爬方式。

或许不够快，但每一步，都踩得无比坚实！宝剑锋从磨砺出！我在每一次的困境与探索中，磨砺着属于自己的锋芒！