应用介绍
赵郑拓表示，研究团队通过自主研发的在线学习框架，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，协调解码器优化和神经可塑性，突破传统静态解码模型难以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度神经发放估计策略，实现了高鲁棒性(系统在面对变化或干扰时，保持其功能和性能的能力，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。
赵郑拓表示，研究团队通过自主研发的在线学习框架，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，协调解码器优化和神经可塑性，突破传统静态解码模型难以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度神经发放估计策略，实现了高鲁棒性(系统在面对变化或干扰时，保持其功能和性能的能力，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。
