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这个问题，不止赵文渊注意到了，梦瑶和詹想也早就注意到了。作为梦脑科技的创始人、整个梦脑体系的核心缔造者，梦瑶对脑电信号采集原理的了解，肯定比赵文渊清楚得多。
创业这几年，她亲自做过许多轮实验，大脑观想、刺激对应脑电波之类的操作，也已经很熟练。
无论从哪方面看，梦瑶的测试结果都该比赵文渊这个纯新手好才对。
可刚才的结果，大家都看到了。
梦瑶只试了两个动作，其中一个还没成功；赵文渊却在短短十几分钟里，几乎把脑电采集涉及的所有动作做了个遍，无一失败。
延迟方面，虽没用专业仪器精准测量，但体感上，两人的延迟都在一秒左右。
这可能是当前模型推理的时间，也可能是软件驱动把解码信号映射成动作的时间；还没详细分析，不好说。
总之，赵文渊的测试结果确实比梦瑶好。
为什么？
梦瑶和詹想对视一眼，心里已经有了猜测。
“会不会是因为——”梦瑶迟疑着开口，“因为我没有动作？”
“没有动作？”赵文渊重复了一遍，也意识到了问题，“你是说，刚才我的右手真的动了；而你采集时、实验时，都纯粹依靠想象，没有真的做动作？这两者差别有这么大？”
梦瑶越想越觉得有可能，说：“真的可能有这么大的差别。”
随后她向赵文渊解释：“在我们这个领域，想象做一件事但不真的去做，和竭尽全力去做，是两个完全不同的概念。前者，也就是我刚才做的，叫Motor Imagery，运动想象，简称MI；后者，也就是你刚才做的，叫Motor Execution，运动执行，简称ME。”
“之前在健康人身上做实验，多数采用MI，主要是受客观实验条件限制：需要测试的运动类型多种多样，不太可能让被试者一边测脑机接口，一边跑来跑去。”
“但您刚才的情况不一样。您是第一次——第二次做这种实验，所以老詹刚才的指示跳过了MI，让您直接做ME。理论上，这样能带来更强、更稳定的脑电信号；可按我们过去的经验，大概只有几个百分点的提升，区别不该这么大，除非——”
说到这儿，梦瑶停下来，看向詹想，似乎想确认他是否有同样的想法。
毕竟在梦脑团队里，詹想才是算法专家。
果然，詹想接着梦瑶的话说下去：“除非赵总您提供的这套基础模型加个人模型的解法，对ME和MI的这点差别特别敏感。”
说着，詹想打开电脑里刚采集的文件，把梦瑶的“握拳”和赵文渊的“握拳”并排放在一起。
看到图像的一瞬，赵文渊在心里吐槽：这就是你们说的“一点儿”差别吗？哪里“点儿”了？
说实话，这两个波形放在一起，几乎没有相同点；要不是两个文件都标注了握拳，简直让人无法相信它们是同一个动作。
但确实能明显看出，赵文渊那个文件波形幅度更大，平整度也差一些，毛刺更多。
听完两人的分析，赵文渊也给出猜测：“这可能和训练方法有关。你们之前那套传统方法，会先做大量降噪和清洗，再手工分类；在清洗后的信号里，MI和ME的差别可能不大。可也许在原始数据里，除了被识别出的信号，那些原本被剔除的噪声部分也携带了信息呢？”
赵文渊提出这个假设，是因为机器学习领域早有类似例子。
比如图像识别，一开始研究员会设计一套规则，先提取图片里的边缘特征、纹理特征之类，再训练模型；哪些特征有用，纯靠研究员喜好和运气。
后来换成深度学习，思路变了
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