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赵郑拓(tuo)表示,研究团(tuan)队通过自主研发的(de)在(zai)线学习框架,创造性实现了神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,协调解(jie)码器优化和神经可塑性,突破传统静态解码模型难以(yi)适应神经信号时变特性的局限(xian)性,并结(jie)合柔性电(dian)极信号采集稳定性优(you)势和高精度神经发放估计策(ce)略,实现了高鲁棒性(系统在(zai)面对变化或(huo)干扰时,保持(chi)其功能和性能的(de)能(neng)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。
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