眼前立刻浮现出半透明的蓝色界面，数据流像瀑布般流动。“已接收指令，”清冷的电子音在脑海中响起，“检测到用户需求：义肢电控系统优化。是否调用生物神经接口数据库及微电机性能参数库？”
“调用，但先别直接给答案。”陆云说，“我要看看他的设计图，再分析问题。”
他敲下回复：“把你的设计文档、已选用的零件型号和具体的测试数据发给我，注意隐去你和你朋友的个人信息。我不一定能完全解决，但可以一起看看问题出在哪。”
发送按钮按下的瞬间，他仿佛能想象到屏幕另一端的人有多急切。果然，不到两分钟，一个压缩包就传了过来，名字是“求大神救命_v3”——看来已经修改过三次了。
陆云将文件导入电脑，解压后跳出的第一个文档就是设计图，用最基础的CAD软件画的，线条有些粗糙，但标注得异常详细，每个零件的尺寸、材质都写得清清楚楚。旁边附了一张照片：一张破旧的木桌上，散落着各种零件——焊锡膏凝固在角落，几根导线被剪得长短不一，一个黑色的塑料外壳已经被锯开，里面露出缠绕的线圈和几个小小的电机。照片角落里，能看到一截轮椅的金属扶手。
原来“墨影”自己也是行动不便的人。陆云的心微微一沉，指尖滑动鼠标，打开了测试数据文档。表格里密密麻麻填着参数：“肌电传感器采样率1000Hz，延迟0.8秒”“电机型号37GB-520，扭矩1.2kg?cm，持续工作时间42分钟”“滤波算法采用均值滤波，波动误差±0.3V”……每一行后面都跟着红色的批注，写着“不行”“太慢”“容易烧”。
“灵枢，分析问题。”
蓝色界面瞬间切换，设计图上出现了几处醒目的红色标记。“第一，滤波算法选择错误，”灵枢的声音同步响起，“均值滤波对肌电信号的瞬时波动抑制不足，且运算耗时过长，导致信号延迟。建议替换为卡尔曼滤波算法，结合自适应阈值校准，可将延迟降至0.1秒以内。第二，微电机型号匹配失误，37GB系列为玩具级电机，无法承受义肢持续负载，建议更换为130SZ型直流减速电机，扭矩提升至2.5kg?cm，功耗降低40%。第三，机械结构存在应力集中点，此处——”界面上的红色箭头指向手掌关节处，“塑料外壳厚度不均，长期受力易断裂，建议采用ABS+PC合金材质，并增加加强筋结构。第四，电源管理模块设计不合理，采用线性稳压而非开关稳压，转换效率仅60%，需优化电路拓扑……”
第九章意外的求助
陆云静静地听着，手指在键盘上敲击，将灵枢的分析转化为通俗易懂的语言。他知道“墨影”可能没学过复杂的算法，特意把卡尔曼滤波的原理简化成比喻：“你现在的滤波方式就像用筛子筛沙子，连细沙带碎石一起滤，自然慢；卡尔曼滤波更像有智能的筛子，能先判断哪些是有用的信号（细沙），哪些是干扰（碎石），只留下需要的部分，速度会快很多。我给你一个简化版的算法公式，你直接代入Arduino开发板就行，代码我附在后面了。”
关于电机的选择，他没有只给型号，而是找了三家性价比高的批发商地址，备注“这几家支持小额零售，我以前买过，质量没问题，记得选带减速器的版本，虽然贵五十块，但不用你自己组装，省时间”。
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