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晨曦微露，为实验室带来了熹微的光线，驱散了彻夜工作的最后一丝倦意。林野揉了揉布满血丝的眼睛，长长地舒了一口气。窗外，城市还在沉睡，但实验室里，思维的火花似乎从未熄灭。他面前的屏幕上，是昨晚在车辆段采集到的海量数据，那些曾经如同深海漩涡般混乱的涡流场信息，以及钢轨微振动数据，此刻正被他以全新的方式重新组合、解析。
试运行的成功，如同一场盛大的烟火，短暂而绚烂，但它留下的，不仅仅是赞叹，还有对暗礁的警醒。铁轨大脑”的预警能力在涡流干扰下大打折扣，这个“暗礁”必须尽快绕过，甚至炸毁。艾伦·肖在高层会议上咄咄逼人的话语犹在耳边：“物理模型的天然缺陷！无法适应高速动态的混沌电磁环境！我们的AI模型正在开发自适应滤波算法，用深度学习剥离涡流噪声！” 那语气里的轻蔑与笃定，像一根刺，扎在林野心上。
他不否认AI在数据处理上的潜力，尤其是在模式识别和噪声过滤方面。但“剥离”这个词，在他听来，总感觉有些粗暴，甚至是对物理现象本身的漠视。涡流不是凭空产生的“噪声”，它是列车高速运行时，金属与金属剧烈摩擦、撞击、电磁感应共同作用下的必然产物。它本身也蕴含着信息，只是这些信息常常被淹没在更强烈的信号里，或者与真正需要关注的信号——比如钢轨内部细微的裂纹——纠缠在一起。
林野不打算“剥离”涡流，他想做的，是“倾听”涡流，并且“理解”它。就像在一场交响乐中，不仅要听出主旋律，还要分辨出不同乐器的音色、节奏，甚至那些看似杂乱无章的背景音里可能隐藏的细微变化。他那一夜在车底，感受到的不仅仅是“钢铁心跳”，更是这心跳在特定条件下，与“涡流狂风”碰撞、共鸣时产生的复杂和声。
因此，他返回实验室的第一件事，就是彻底改造他的算法体系。这不是简单的修补，而是一场基于全新认识的革命。
第一步：建立“涡流-微振”耦合特征库。
这不再是一个孤立的数据库，而是一个动态的、多维度的信息集合体。林野将道尺捕捉到的所有数据——涡流场的强度、频率、空间分布，钢轨微振动的幅度、频率、相位，以及它们在不同工况下（不同速度、不同载重、不同道岔角度）的相互作用模式——全部纳入其中。这不仅仅是数据的堆砌，更是要从中提炼出“耦合特征”。他需要找到涡流场与钢轨振动在时间和空间上的精确对应关系，找到它们相互作用后产生的、具有特定物理意义的“指纹”。
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