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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(xi)框架,创造性(xing)实现了(le)神经解码器的动态优化。该解码框架采用参数自适(shi)应调节机制(zhi),协调解码器优(you)化和神经可塑性,突破传统静态解码模型难(nan)以(yi)适应神(shen)经信号时变特性的(de)局(ju)限性,并结合柔性电极信号(hao)采集稳定性优势和高精度神经发放估计策略,实现(xian)了高鲁棒性(系统在面对变化或干扰时,保持其功能和(he)性能的能力(li),也称稳健性和强壮性)、低延时、可自动适应的实时在线运动解码。