觉得似曾相识的数学架构上，搭建了一套全新的空间拓扑滤波器。
该滤波器的核心逻辑是。将微电极阵列上六万零四百个采样通道所捕获的全部脑电数据视为一个统一的高维流形。也就是把整个大脑皮层的电活动看作一个高维空间中的几何曲面。每一个时间点上的六万多个电极数据，组成了这个曲面上的一个点。
当大脑的神经元在正常放电时，这些点会沿着流形上某些特定的低维子空间运动，形成稳定的轨迹。而当肌电伪迹或运动噪声介入时，这些点会被扰动到流形之外的位置，偏离正常轨迹。王贺的算法所做的事情，就是利用持久同调来识别这些轨迹的拓扑不变量。
然後以此为标尺，将所有偏离正常拓扑结构的数据点自动判定为噪声，进行精确剥离。这种方法的妙处在於拓扑不变量与信号的幅度和频率无关，只与形状有关。所以无论脑电信号如何非平稳地跳变，只要大脑神经元的底层放电模式保持着同样的拓扑结构，滤波器就能将其和噪声区分开来。
就算看不懂上面叽里咕噜说的什麽，也能用一个更直接的方式来描述，简单来说，就是王贺在数分钟内，彻彻底底地将他们的技术叠代翻新了一遍，而且做得比他们更优秀。
老李额头上已经沁出了细密的汗珠。
他是搞神经信号处理的博士，不是搞纯数学的。但他对拓扑数据分析这个前沿交叉领域并非完全陌生。
早在两年前，就有几篇顶刊论文提出过利用持久同调来分析神经元集群放电模式的理论可能性。
但那些论文全部停留在理论层面。因为持久同调的计算复杂度极高。对一个包含六万个采样通道的高维数据集进行实时的拓扑不变量提取，所需的算力是天文数字。
普通的工作站跑一帧数据大概需要几十分钟。而脑机接口要求的是毫秒级的实时响应。
所以那些论文的结论无一例外地写着「受限於当前算力瓶颈，该方法暂无工程化可能」。
但王贺，当着他的面，轻松把这个问题给解决了。
此时，代码仍在持续输入。
王贺在完成了拓扑滤波器的核心数学模型後，开始编写并行化的分布式执行框架。
这一段的代码量很大，涉及大量的MPI进程通信和负载均衡调度逻辑。
但王贺的编写速度丝毫没有放慢。
他对六万颗核心的调度策略非常考究，不像普通人一样去暴力穷举，压榨算力。
王贺对
…。。