第一卷：觉醒；第七十章：新的变化

上，原轻悟开始尝试建立数学模型来预测震动的规律和频率。他考虑使用时间序列分析方法，将震动数据看作是一个时间序列，通过分析过去的震动数据来预测未来的震动情况。一种常用的时间序列分析方法是自回归移动平均模型（ARMA），它可以将时间序列分解为自回归部分和移动平均部分，从而预测未来的值。

原轻悟打开一本关于时间序列分析的书籍，仔细地研究着其中的理论和方法。他知道，建立一个准确的数学模型需要对时间序列分析有深入的理解。他首先确定模型的阶数，即自回归部分和移动平均部分的参数。他可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来确定阶数。如果ACF图形在某个滞后阶数后迅速衰减，而PACF图形在某个滞后阶数后截断，那么可以初步确定自回归部分和移动平均部分的阶数。

原轻悟在数据分析设备上绘制出了自相关函数和偏自相关函数的图形。他的眼神专注地盯着屏幕，仔细地观察着图形的变化。通过观察图形，他初步确定了模型的阶数。然后，他使用最小二乘法等方法估计模型的参数。他将过去的震动数据代入模型中，通过优化参数使得模型的预测误差最小。一旦参数估计完成，原轻悟就可以使用模型来预测未来的震动情况。

除了时间序列分析方法，原轻悟还考虑使用傅里叶变换等频谱分析方法来分析震动的频率成分。傅里叶变换可以将时间序列数据转换为频率域数据，从而揭示震动中不同频率成分的强度和分布。通过分析频率成分，原轻悟可以了解震动的主要频率范围，以及是否存在特定的频率特征。

原轻悟打开一个频谱分析软件，将震动数据导入其中。软件迅速地对数据进行了傅里叶变换，显示出了震动的频率成分。原轻悟仔细地观察着频率分布图，寻找着可能存在的规律和特征。他发现，震动中存在着一些主要的频率成分，这些成分可能与遗迹中的某种能量波动有关。通过分析这些频率成分，原轻悟可以更好地理解震动的本质，为预测提供更准确的依据。

在进行数学分析的过程中，原轻悟不断与队员们交流和讨论。张昊从物理力学的角度提供了关于震动对宝剑影响的见解，帮助原轻悟更好地理解震动的实际效果。王强则从材料力学的角度考虑震动对巨斧的影响，为原轻悟的分析提供了新的思路。李雪则从生命科学的角度关注队员们在震动中的身体反应，提醒原轻悟注意震动对人体的潜在危害。

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