以闲聊的方式讲解当前行业的情况，这是郭拙诚要求的，也是田鸿蒙、杰克所乐意的。毕竟郭拙诚不是神仙，如果不了解情况，将来就很难做出正确的决策。

　　因为额外出现了一个马尔科-博格巴，他的麾下又将多出一个叫数码公司的公司，郭拙诚不得不在香港多停留一天。

　　他拿着杰克给他的那叠资料在酒店里认真阅读着，争取对这个马尔科-博格巴的技术有一个大致的了解。

　　实际上这个技术说起来也简单，就是让计算机‘模糊而精确’地记忆运动物体的外形、声音特征，当处理这些信号时，软件系统就对其强化。而对其他环境因素，相对静止的、速度不快的，如雾气、周围的花草、树木、山脉、河流等等当作噪音进行弱化或者干脆出除。这样一来就能让那些目标图像和声音就显得更清晰。

　　处理器最大的难处不是剔除海量的数jù而是如何抓住目标和非目标的特征，只有二者的特征被处理器的程序捕捉到并灵活地记录下来，才能不会因弱化环境噪音而使目标也被弱化掉，也不会因强化目标而使目标产生失真。里面涉及到动态降噪的原理和静态降噪的原理，动态降噪和静态降噪的区别除了实时性的区别外，还有注意目标和非注意目标的随意性和不可预计性。

　　静态降噪是视频、音频数jù数jù已经保存，程序知道哪些目标是应该强化、哪些是应该弱化的，一次数jù处理不够可以再来第二次甚至多次，时间很充裕，错了可以重头再来。动态降噪的条件则恶劣得多，大量的数jù一涌进来。系统就要根据设定的目标或非目标进行强化和弱化，而这些进来的信号其信噪比是随机的，有可能目标信号很强无需进行强化，也可能进来的信噪比突然变得很弱，需要多次强化才能达到效果。

　　特别是同一幅画面有可能某一部分的信噪比高而另一部分的信噪比低，这就需要程序能及时判读画面的区域差别，进行不同的处理，而且无论是哪一部分的信号都要同步处理完成，否则图像就成了乱码。这就涉及到大量的运算。需要处理功能强大的处理器，需要优化的程序，更需要科学的计算法。

　　……，可是这些技术性的东西说起来容易，但实现起来却是非常困难、非常复杂。这些技术仅仅初步了解就足够麻烦了。要弄清楚来龙去脉就更不是一朝一夕能完成的。

　　看着看着，郭拙诚的脑袋就胀了，特别是那些数学公式让他记得翻白眼，他最后决定还是相信杰克的说法算了：这东西是好的，是值得信赖的，如果用到实践中去，一定能取得很好的经济效益。

　　郭拙诚有点自嘲自己的自讨苦吃。自己怎么就一定要弄清楚这些原理？如果因为前世没有而担

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