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“毕竟，再强大的能力也需要一个稳定的载体。”
林泽自嘲地笑了笑，“而且现在这样已经足够应对高强度的学习和分析了。”
接下来，林泽继续深入研究如何进一步缩短进入梦境空间的时间。
他使用多功能分析仪器启动了一个新的训练程序。
这一次，他尝试在正负反馈机制的基础上，加入动態適应算法。
即根据每次训练的结果，实时调整目標频段的参数范围，从而更精准地引导大脑自我调节。
整个下午，他都沉浸在数据流中，不断观察屏幕上的波形变化，同时微调仪器设置。
隨著时间推移，他的大脑逐渐学会了如何快速响应这些信號，甚至在没有外部提示的情况下也能主动调整至最佳状態。
到了晚上，他已经能够將进入梦境所需的时间压缩到一分钟以內。
“不错，这效率完全可以接受。”
林泽满意地点点头，隨后摘下仪器，伸了个懒腰。
窗外夜色深沉，月光洒进房间，映出一片静謐的银辉。
他站起身走到窗边，感受著凉风拂面，脑海中却已经开始规划下一步的研究方向。
第二天清晨，林泽早早起床，坐在书桌前打开多功能分析仪器。
他调出了之前记录的实验数据，仔细分析脑波与量子真空场共振的具体特徵。
多功能分析仪器显示，每当他进入梦境空间时，α波振幅会显著增强，同时低γ波区域出现明显峰值。
这种现象表明，这两类脑电波可能是触发共振的关键因素。
“既然如此，那么如果能进一步放大这些波动，是否可以让共振变得更加强烈？”
林泽提出了一个新的假设。
为了验证这一点，他决定从以下几个方面入手：
林泽参考了神经科学领域的研究成果，特別是关於非侵入式脑刺激（如经颅直流电刺激tdcs）的相关文献。
他设计了一种改进版的脉衝发生器，通过向特定脑区释放微弱电流，来增强目標频段的脑波活动。
[这玩意儿就像是给大脑加个助推器，]他在心里盘算著，[虽然不能直接改变结构，但可以微调它的运行节奏。
]
此外，他还结合资讯理论中的熵增原理，为每个频段分配了不同的权重係数。
以確保能量被集中用於最有效的部分。
[就像调整音响的eq一样，]他一边调试一边想，[把高频和低频调到最顺耳的位置。
]
通过多功能分析仪器的数据回溯功能，林泽发现，共振过程中偶尔会出现短暂的波动或中断。
这种情况可能源於外界干扰或其他脑区活动的干扰。
为此，他引入了一套“噪声过滤算法”
，利用机器学习模型预测並抑制那些可能导致共振不稳定的因素。
[这就好比给大脑装上了降噪耳机，]林泽心想，[只不过它屏蔽的不是外界噪音，而是內部杂音。
]
为了更好地理解量子真空场的行为模式，林泽藉助多功能分析仪器的场分量检测单元，生成了一份详细的高维物理场分布图。
他注意到，量子真空场並非均匀分布，而是呈现出某种复杂的拓扑结构。
於是，他尝试通过数学建模的方式，模擬不同脑波频段与这些拓扑节点之间的相互作用关係。
经过一整天的努力，林泽终於完成了一系列改进措施。
当天晚上，他再次佩戴上多功能分析仪器，闭上眼睛，集中注意力尝试进入梦境空间。
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