那手腕或者手臂肌肉，在做特定动作时，完全可以列为3。

肌肉在运动，

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高精度，虽然百分很大，但它采集到的数据样本更丰富。能够从微伏，跨越到毫伏，等于有两种对方案。

它只会奥托博克公司的感应贴片，识别率更高。

叶青又重复了几次动作，结果每次生物电波的误差都有变化。

通过对，叶青惊发现，这十次动作，竟然采集到十次，可以起到判定自用的相同生物电波动片段。

分析后，叶青和电晶一致认为，这个判断来自手腕摆动时，释放出的生物电信号。

并且是手腕肌肉在运动，释放出的肌肉生物电信号。因为它只在微伏范围内活动，并高度一致。

累计五次，叶青问电晶，如果让程序智能识别，那程序能从这些生物电波找到关键的，可以判定的手部收张信号嘛？

“老板，这五次对，仪器采集到了四次，从32微伏，到66微伏之间的同步生物电波动。”电晶站在波示器前不停捏着尖尖的下巴，“如果建立完善的生物电数据库，通过模糊对，我想可以当做判断依据。”

“但我不敢保证每一个人在采集数据时，都会出现这种情况。另外样本采集次数也太少，我觉得最少有万次的数据对，才能更确定一些。”

“采集到不难，公司里有很多人。”

看似没什么进展，其实叶青觉得进展很大。只要能精确判断出收张手掌的信号，那等于在1的基础，又多了一个2。因为可以把所有非1的信号，统统归类成2。

“有搞头。”电晶看完对图，又看住了叶青。

“确实有搞头。”叶青点点头，一副“难道这么简单”的不置信表情。

神经释放出的手掌收张信号为1，非这个动作的神经信号为2。

1026章：即将完善 (第1/3页)

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识别精度差，意味着生物电波动幅度小，也意味着两次生物电波对误差小。

不过这里，不能单纯按百分大小来看。

“我们再来测试挥手的生物电信号。”

静下心来的叶青，开始同步挥动左右手。

这个动作一直重复了十次。

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