林岚迅速调取联动装置的运行日志：“灵能晶体阵列工作正常，没有出现故障报警，辐射干扰在允许范围内。”她又检查了信号传输线路：“传输链路畅通，没有数据丢失或延迟。”
李哲暂停了数据采集，开始分析干扰的来源：“我们做个交叉验证实验，先关闭联动装置，单独采集中微子信号。”实验调整后，中微子信号的脉冲图谱立刻恢复了清晰，证明探测器本身没有问题。“再关闭探测器，单独运行联动装置。”灵能波动曲线依旧平缓，没有出现异常尖峰。“问题出在两种信号的相互干扰上！”李哲得出结论，“中微子信号与灵能波动的频率存在部分重叠，当两种信号同时被采集时，会发生频谱混叠，导致数据无法区分。”
这个问题完全超出了前期的理论预测，控制室内的气氛瞬间变得凝重。如果无法解决信号干扰问题，整个研究项目将陷入停滞——没有清晰的分离信号，就无法验证中微子与灵能的关联假说，更谈不上利用这种关联开发新的灵能探测技术。
“频谱混叠的本质是两种信号的特征频率区间重叠，”张杰沉思道，“中微子信号的频率范围在1-10MHz，而灵能波动的频率恰好也在0.5-15MHz之间，这就导致了相互干扰。常规的滤波方法很难有效分离，因为会同时过滤掉有用信号。”
林岚尝试调整联动装置的灵能感应频率：“我可以将灵能晶体的感应频率调整至15-20MHz，避开中微子信号的频率区间，但这样会降低灵能波动的探测灵敏度，可能会错过微弱的关联信号。”她进行了初步测试，调整频率后，信号干扰确实减少了，但灵能波动的探测强度下降了40%，许多微弱信号直接消失在背景噪声中。
“这个方案不可行，”张杰否定道，“我们的核心目标是捕捉微弱的关联信号，降低灵敏度就失去了研究的意义。”
李哲则把目光投向了数据处理算法：“既然硬件调整有局限，不如从软件入手，开发专门的信号分离算法。中微子信号和灵能波动虽然频率重叠，但它们的时域特征和统计分布一定存在差异，我们可以基于这些差异构建分离模型。”他立刻打开算法编辑器，开始构建新的分离算法框架。
接下来的24小时，控制室内灯火通明，三人分工协作，投入到算法研发中。张杰负责分析两种信号的物理特征，提供理论支撑：“中微子信号是脉冲式的，持续时间极短（10^-9秒），且峰值分布符合泊松分布；而灵能波动是连续性的，具有分形特征，其功率谱密度在特定频段会出现峰值。”他将这些特征参数整理成数据表格，提供给李哲作为算法设计的依据。
林岚则通过实验采集大量的纯中微子信号和纯灵能波动数据，建立样本库：“我已采集了10万组纯中微子信号样本和8万组纯灵能波动样本，涵盖了不同能量等级和强度，可用于算法的训练和验证。”她还利用联动装置模拟了不同强度的信号干扰场景，生成了大量混合信号样本，为算法测试提供了丰富的素材。
李哲则基于这些理论和数据，开始编写信号分离算法。他采用了盲源分离技术与小波变换相结合的方案：首先利用小波变换将混合信号分解到不同的尺度空间，分离出高频和低频成分；然后基于张杰提供的物理特征，构建约束条件，通过盲源分离算法从混合成分中提取出中微子信号和灵能波动的独立成分；最后利用支持向量机对分离后的信号进行验证，确保分离精度。
“算法框架已完成，正在进行训练。”李哲的手指在键盘上飞速敲击，屏幕上的代码不断滚动。超级计算机的运算指示灯疯狂闪烁，正在处理海量的训练样本。“当前训练迭代次数1000次，分离精度65%，还在持续提升。”
时间一分一秒过去，控制室内的气氛既紧张又充满期待。技术人员们轮流休息，而张杰、林岚、李哲三人始终坚守在岗位上，实时关注着算法的训练进度。当迭代次数达到5000次时，分离精度提升至82%；迭代次数突破1万次时，分离精度达到90%；当第二天清晨的第一缕阳光透过实验室的通风井照进控制室内时，算法的分离精度终于稳定在了99%。
“成功了！”李哲激动地喊道，屏幕上显示着分离后的信号图谱：中微子信号的脉冲图谱清晰锐利，灵能波动曲线平滑连续，两种信号完全分离，没有任何重叠干扰。“我们开发的‘量子约束盲源分离算法’，通过引入中微子和灵能的物理特征约束，成功实现了99%的分离精度，远高于常规算法的80%上限。”
张杰立刻下令重启探测实验：“启动第二组数据采集，启用新的信号分离算法，实时分离中微子信号和灵能波动。”
实验重新开始，控制室内的屏幕上，两种信号被清晰地分离开来。起初，灵能波动仍以背景噪声为主，但当探测器捕捉到一组来自银河系中心的高能中微子信号时，奇迹发生了——在中微子信号出现后的10^-12秒，灵能波动曲线出现了一个与中微子信号峰值高度相关的尖峰，两者的相关性系数达到0.98。
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