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赵郑拓表示,研究团队通过自(zi)主研发的(de)在线学习框架,创造(zao)性实现了神(shen)经解码器的动态优化。该解码框架采用参数自适应调节机制,协调(diao)解码器优化和(he)神经可塑性,突破传统静态解码模型难以适应(ying)神经信号时变(bian)特性的局(ju)限性,并结合柔性电极信号采集稳定性优势和高(gao)精度神经发放估计策略,实现(xian)了高(gao)鲁棒性(系统在面对变化或干扰时,保持其功能和性能(neng)的(de)能力,也称稳健性和强(qiang)壮性)、低延(yan)时、可自动适应的实时在(zai)线(xian)运动解(jie)码。