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该研究团队提出了一种基于扩展卡尔曼平滑器（EKS）的新颖应用，用于从极化氦-3的自由自旋进动信号中实现高精度频率估计。相较于传统非线性最小二乘拟合方法易受信号衰减和时变频移影响的局限，该团队开发的EKS方法通过期望最大化算法自动适应波动，仅需极少参数调整即可同步捕捉振幅与频率变化。研究人员通过模拟真实自旋进动信号的广泛仿真测试（包含指数衰减振幅和含噪频率漂移场景）验证了该技术优势：相比固定块长度最小二乘拟合，EKS能系统性地降低估计误差，尤其在频率动态演化或中高信噪比条件下效果显著。该团队进一步利用自由进动衰减式氦-3磁力计实验数据证实，基于EKS的分析方法可显著提升核磁共振磁力测量的精度——其精确频率估计是实现绝对磁场测定的关键基础。这种通用型方法有望大幅增强未来高精度测量的稳定性与准确性。