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大家又重新审视数学模型和实际的通讯环境。经过一番仔细检查，一位数学家发现：“在模型中，我们只考虑了空间扭曲对信号频率的干扰，忽略了信号在传输过程中的相位变化。这可能是导致滤波器效果不佳的原因。”
“那赶紧把相位变化因素加进模型里。”林翀说道。
数学家们迅速对模型进行修正，将相位变化因素纳入其中。经过重新计算，得到了一组新的滤波器参数。
工程师们按照新参数对滤波器进行调整，再次进行测试。这一次，通讯信号变得稳定许多，干扰明显减少。
“太好了，这次效果显着，通讯信号基本稳定了。”通讯团队负责人兴奋地说道。
但大家还没来得及高兴太久，又一个问题出现了。“林翀，虽然现在通讯信号稳定了，但在进行长距离、大容量数据传输时，速度变得非常慢，比正常情况慢了好几倍。”通讯团队成员检查后汇报。
林翀问道：“这是什么原因造成的？”
一位工程师分析道：“可能是因为滤波器在过滤干扰信号的同时，对通讯信号的一些特征也产生了影响，导致数据传输效率降低。”
“从数学角度看，我们可以优化数据编码方式。通过一种特殊的编码算法，让数据在传输过程中更具抗干扰性，同时提高传输效率。”一位数学家提议道。
“那具体该怎么做呢？”通讯团队成员好奇地问。
“我们可以采用一种基于纠错编码的方法。这种编码方式能在数据中添加一些冗余信息，当信号受到干扰出现错误时，接收端可以根据这些冗余信息恢复原始数据。而且，通过合理设计编码参数，可以在保证数据准确性的前提下，提高传输速度。”数学家详细解释道。
于是，数学家们开始设计适合当前通讯系统的纠错编码算法。他们通过大量的数学推导和模拟实验，不断优化编码参数。
“经过多次测试，这种纠错编码算法可以有效提高数据传输效率，同时保证数据的准确性。在当前的通讯环境下，传输速度能提升至少两倍。”数学家展示着模拟实验结果。
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