總之，在別人的眼中，面對這難度越發高，就連許多高年級的首席們都逐漸齜牙咧嘴的問題，江野只是若無其事沉默了兩秒。
“db4的尺度濾波器長度是8，db6是12.在五層分解下，db4的頻帶邊界會比db6模糊大約7%到10%。但我在特徵提取時用的是能量佔比，不是精確頻率值，所以邊界模糊對分類結果的影響小於2%。數值太小，我就沒有做敏感性分析。”
費同教授深深看了江野一眼，也不知道在想些什麼。
“那你告訴我，你那2%的誤差，是從哪個樣本里來的？”
“樣本17.23.41.”
“為什麼是這三個？”
“因為低信噪比下，小波係數中混入了雜訊能量，導致頻帶能量分佈被拉平。我試過預降噪，但預降噪會損失高頻細節。後來我在前端加了一個閾值處理——把小於最大系數5%的係數置零，才把這2%補回來。”
費同的手指在桌上敲了兩下，步步緊逼。
“閾值5%，為什麼不是3%，不是10%？”
“我......我試過。”
江野的額頭都開始出現汗水了，努力保持著語氣的平穩。
“驗證集多大？”
“1200個樣本。”
“夠嗎？”
面對這簡單兩個字，江野真的不知道該怎麼回答了。
這已經超過了腦海裡的專業課本。
也超過了光刻廠裡面的那些實驗記錄。
是涉及到資訊類複合工程驗證的直接經驗，或是需要極為豐富的同類文獻儲備，然後經過複雜的數學測算才能得出準確的答案。
看起來只是在問江野樣本夠不夠。
實際上是在問“你的專業水準夠不夠”“你的實驗經驗夠不夠”“你的數學能力夠不夠”。
無論江野怎麼回答，接下來必然會面臨基礎學科層面的問題。
而這恰巧是江野的薄弱之處。
或者說，任何一個沒有接受過完整系統化本科教育的人，哪怕是再厲害的天才，也絕對沒有人能夠經得住檢驗。
就在江野猶豫著如何回答的時候。
旁邊緊挨著費同教授的一位戴著金絲眼鏡的中年教授忽然開口：“費教授，這孩子答得可以了。”
江野連忙朝他投去感激的眼神。
然而費同教授絲毫沒有反應，繼續盯著江野，再次提升了難度。
“好，這個問題回答不上來，換一個，你第5節寫的是即時補償策略，但前面4.6節裡提到了你在5.2節裡前饋-反饋複合控制的結構，你前饋通道的傳遞函式，是怎麼辨識出來的？”
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