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赵郑拓表示,研究团(tuan)队通过自(zi)主研发的(de)在(zai)线(xian)学习框架,创造性实现了神经解码器的动态优化(hua)。该解码框架采用(yong)参数自适应调节机制(zhi),协调解码器优化和神经可塑(su)性,突破传统静态解码模型难(nan)以(yi)适应神经信号时变特性的局限性,并结合柔性电极信号采集稳定性优势和高精(jing)度神经发放估计策(ce)略,实现了高鲁棒性(系统(tong)在面对(dui)变化或(huo)干扰(rao)时,保持其功能和(he)性能的能力,也称稳健(jian)性和强壮性)、低延时、可自动适应的实时(shi)在(zai)线运动解码。