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赵郑拓表示,研究团队通过自主研(yan)发的在线学习框架,创造性实现了神经解(jie)码器的动(dong)态优化。该解码框架采用(yong)参(can)数自适应调节(jie)机制,协调解码器(qi)优化和神经可塑性,突破传统静态(tai)解码模型难以适应(ying)神经信(xin)号时变特性的局限性,并(bing)结合(he)柔性(xing)电极信号采集稳定性优势(shi)和高精度神(shen)经发放估计策略,实现(xian)了高鲁棒性(系统在(zai)面对变化或干扰时,保持其功(gong)能和性能的能力,也称(cheng)稳健性和(he)强壮性)、低延时、可(ke)自动适应的实时在线运(yun)动解码。
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