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卡尔曼滤波器算法优势的确不少。
但是如果使用向量计算法来解决这个问题的话，优势只会更加明显而显著！
而且还有一些额外的效果。
然而，这一次还没等陆语说出些什么，一开始说话的那名女研究人员直接就站起身驳斥道：“不不不，我觉得你们的想法局限性太大了！”
“相比较于卡尔曼滤波器，算法支持向量计算法，需要大量的数据和计算资源，对于环境的要求也远远高于卡尔曼滤波器！”
“而且卡尔曼滤波器算法还能够解决不确定的声呐干扰问题！”
“效果绝对比支持向量机算法要好得多！”
她直接是将自己脑海中的想法说了出来，没有一点的客气。
而另外一组的研究人员也是丝毫没有客套。
他们直接反驳道：“你说的也确实没错，卡尔曼滤波器算法能在一定程度上降低声纳造成的干扰，但是对于我们的微电机系统而言，声纳问题是什么难题吗？”
“它的优点确实存在。”
“但是缺点只会比支持向量计算法要来的更加致命，而你根本就没有提到这一点！”
“你说我们的支持向量机算法需要大量的训练数据和计算资源，这个我们也没有办法反驳你，因为它的确是对于资源有着更高标准的要求。”
“但是...你所说的卡尔曼滤波器算法就没有自己的缺点了吗？”
“有，而且还很大！”
“它虽然对于计算资源的要求没有那么高，但它却需要准确的模型和参数！如果我们构建的模型参数不够精准，那么它的效果只会大打折扣！"
“我是觉得相比较于计算资源而言。”
“卡尔曼滤波器算法根本就不存在什么明显的优势，反倒是支持向量机算法更能够解决我们目前面临着的问题！”
女研究员也没有退缩，再一次摇头说道：
“我觉得你们可能对我的思路有误解！卡尔曼滤波器就像是一个智能的眼镜，它可以根据你看到的东西和你预期看到的东西，来调节镜片的透明度和形状，从而让你看得更清楚和准确。”
“而支持向量机更像是一个强大的分类器，这个算法虽然可以根据你给它的数据来划分出不同的类别或者区域，让你区分得更容易。”
“但是对于我们目前面临着的电磁干扰问题来看，我们更需要的是一副眼镜，而不是一个分类器！”
“况且，卡尔曼滤波器可以实时地更新系统状态和预测结果。”
“而支持向量机需要先训练好模型才能进行预测，这对于动态变化的系统来说，卡尔曼滤波器算是绝对更有优势！”
“...”
一帮人就这么炒作了一团，你不让我我不让你，谁也没有退让丝毫的意思在！
他们都坚定的认为自己提出的算法更加有益于整个实验的展开。
毕竟身为科研人员还是级别比较高的科研人员，每一个人都有着自己心中的傲气，除非是你的能力真正的远远大于他，并且能够说服他，不然的话...你凭什么让他相信你提出的方案就真的比他好呢？
尤其是面对着现目前的问题更是如此。
无论是卡尔曼滤波器算法，还是支持向量计算法，两个都存在着各自的漏洞与毛病。
谁也不敢说，自己提出的算法一定就更加有优势一点。
而且这个毛病的程度也很微妙，要想判断哪一种问题更大，哪一种问题更小...也没有那么明显。
不像是说1+1等于几。
一个答案是2，一个答案是3，很轻松就能够判断得出正确答案是2。
如今的问题...更偏向于今晚做饭应该是用海天蚝油还是用李锦记的耗油，谁也不敢说自己手里的那一瓶蚝油就真的压对方一头。
要想决断也不是那么容易的事情。
虽然这一次争论的双方都是为了让实验结果能够变得更好，而相互争吵，但是吵着吵着也未眠，真正的吵出了一点火气！
“这位同志，我觉得你的思想太局限性了！”
“而且，你的想法也太随意了！”
“你根本就没有经过认真的思考，还有探究只是随意的根据一篇论文，就认为卡尔曼滤波器是当下最好的选择，这明显有悖于...”
“我随意？”
“呵呵，问题是我看你们研究的内容也没有比丰富的到哪里去？”
“说到底，我好歹还能够拿得出来一篇曾经发表过的论文来支撑我的观点，可你们连一篇论文都拿不出来，不过就是几个人相互研讨出来的成果罢了，最多是人数上比我有点优势，你说我随意？”
“我还说你们就是抱团呢！”女研究人员反驳道。
身材比较胖的那边研究人