在嘈雜的背景噪音（包括深潛器的機械聲、海水流動聲）中，他精準識別出潛艇核反應堆冷卻泵的運轉聲（頻率 15 赫茲，帶有周期性的 “嗡嗡” 聲）；

並透過聲音的強弱變化判斷距離：“聲音每增強 6 分貝，距離就縮短一半，就像用耳朵‘看’路。”

最終，他在 72 小時的救援視窗期內，精準判斷出潛艇的位置（誤差僅 10 米），成功完成對接，救起 38 名船員。

事後聽力測試顯示，他對 10-20 赫茲低頻聲波的敏感度是常人的 4.2 倍，能在 100 分貝的背景噪音中，分辨出深海中不同地質結構（玄武岩反射聲紋尖銳，石灰岩反射聲紋渾厚）的差異 ——

這種 “超能力” 讓他成為此次任務中 “捕捉深海低頻訊號” 的最佳人選。

26 歲的林曉：地外訊號的 “解碼者”

林曉是電子科技大學訊號與資訊處理專業的博士，主攻地外訊號解碼與電磁干擾抑制，年紀輕輕卻已在該領域嶄露頭角 ——

她曾作為核心成員參與 “FAST 天眼” 射電望遠鏡的脈衝星資料處理專案，負責從海量電磁干擾中篩選有用訊號。

2023 年，FAST 望遠鏡在觀測天鷹座區域時，記錄到 1000TB 的海量資料，其中包含大量電磁干擾（如地面雷達、衛星通訊、雷電訊號等），傳統演算法的訊號識別效率僅 30%。

林曉研發的 “自適應訊號降噪演算法”（基於深度學習的 CNN-LST模型，可自動學習干擾訊號的特徵並剔除），從這些資料中篩選出 3 次疑似地外訊號的窄帶脈衝：

頻率 1420z（與氫原子輻射頻率接近，被認為是地外文明可能使用的 “宇宙通用頻率”），每次持續 0.5 秒，頻寬 10kHz，且訊號強度隨時間呈週期性變化。

雖然後續驗證發現，這些訊號是星際塵埃與星際磁場相互作用產生的自然訊號，但該演算法仍被納入 FAST 的資料分析系統，將訊號識別效率提升 30%，節省了大量人工篩選時間。

林曉的大腦對 “規律訊號” 有極強的敏感度 ——

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