“会不会是误差，或者海洋背景噪声，要知道，在大海环境下，背景噪声是非常明显的”，李文静问，
“不太像，如果是误差的话，应该符合泊松分布，让我们把这些不一样的地方首先找出来”，王一男像打了鸡血一样坐到电脑面前，“让哥德尔系统来做一个形状比对，将发射出去的信号和接收到的信号进行精确对比”，
“但是还是要去除噪声和误差的影响，也就是说，比对有显著性差别的地方才行”，
“不能光按照方差来衡量差别大小，还要考虑时间长度和形状本身的特点”，李文静补充到，
“在谷底的导数和在峰顶的导数是不一样的，所以还要进行归一化”。
“没问题，哥德尔系统干这个太擅长了，我先不用考虑算法优化”，王一男说，
“超算对付这个，是高射炮打蚊子，根本不需要优化”。
三十分钟后，王一男写好了显著性区别检测的程序，输入哥德尔系统开始执行。
虽然算法很简单，但是数据量毕竟放在哪里，原始发射的数据将近三十个小时，需要比对的数据几分钟，经过半个小时的计算，结果出来了。
有差异的地方非常多，即使只是选择显著性差异部分，在整个时间域的波形图上，还是星星点点的布满了代表显著性差异的不同颜色符号。
“似乎看起来差异点是有一定规律的”，王一男说，“但是不太确定”，
“因为中间一部分可能是误差或者噪声，另外一部分可能被我们忽略了”，李文静补充到，
“从现在得到的差异点出发进行分析，难度实在太大”。
“嗯，确实是这样”，仔细看了看哥德尔系统的输出，王一男点点头，“从样本的角度上来说，噪声太大了，想要还原出有价值的信息还需要想办法”，
“能不能训练一下哥德尔系统的神经网络，让它能够从噪声中尽可能恢复出原始的信号？”，李文静提议到，
“是个不错的想法，不过按照香农的信息论，只有当噪声所占的比例低于一定的阈值，神经网络才有可能发挥作用，否则，再牛的人工智能都没办法”。
“最佳的方案，还是要在原始的数据上想办法啊“，王一男嘴里又开始念念有词了，
“到哪里去找更好的原始数据呢，或者说，现在的原始数据最大的缺陷是什么呢？”，
“对了，文静，要是这万一真的是外星人的作品，你说他们的科