frequency = frequency + correction

apply_frequency(frequency)

“我在MIT的时候曾看过类似的研究课题，使用自适应控制算法来处理复杂的动态系统。我们可以尝试让纳米机器人自己学习、适应它所处的环境，从而自动调整自己的工作频率，保持与神经元的同步。”王海洋显得有些激动。

林启轻声说道：“这样我们就不再依赖预设的反馈参数，而是让系统根据实际情况自动优化自身行为。”

“没错。通过这种自适应控制，纳米机器人可以不断适应外部扰动，实现与神经元的同步。这比我们之前用的固定反馈模型要灵活得多。”王海洋回答道。

“具体是怎么做？”另一位研究员问道。

“首先，我们需要引入一个自适应控制模块，通过传感器实时监测神经元的反馈数据。这个模块将不断根据反馈数据调整纳米机器人的运行参数，确保它们与神经元保持同步。其次，我们可以引入机器学习算法，对过去所有的实验数据进行训练和优化，提取其中的规律，应用到实时调控中。”王海洋的话滔滔不绝。

徐静点了点头：“这听起来确实可行。我们手上有大量的实验数据，可以为自适应算法提供足够的训练样本。”

林启随后在白板上补充了一个数据流图：

神经元反馈 ---＞ 自适应算法 ---＞ 实时调整频率 ---＞ 稳定共振

“我们可以引入这种反馈循环，通过每次调整纳米机器人的频率，确保它们与神经元的共振始终保持同步。”林启解释道。

徐静随即调出之前所有实验的数据，应用王海洋提出的算法进行模拟。屏幕上显示的频率曲线逐渐变得平稳，波动幅度显着降低。

几分钟后，计算机完成了模拟结果的输出。所有人都看到了那条曾经因为频率扰动而剧烈起伏的红色曲线，如今几乎变成了一条平滑的线。

“海洋，这确实有效！这样就解决了频率漂移的问题！””徐静激动地说道。

王海洋又在白板上写了了最后一部分：

f(t)=∑n=1NAnsin?(nωt+?n)f(t) = \sum_{n=1}^{N} A_n \sin(n \omega t + \phi_n)f(t)=n=1∑N?An?sin(nωt+?n?)

“我们需要对纳米机器人在每个时间点上的输出信号进行多频率分解，ωt\omega tωt 代表主频率，?n\phi_n?n? 是相位校正角度，这样我们能够通过调节不同的频率成分，确保它们在神经系统中的响应达到最优状态。”王海洋解释着。

众人听完后陷入了短暂的沉默，接着爆发出一阵讨论声。徐静看着王海洋欣慰的点点头，因为他这个推导不仅解决了共振不稳定的问题，也为后续的纳米机器人研发提供了全新的理论基础。