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发布时间:2024-10-10 12:08

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  后来 ⛹,为满足控制过程中的解码连续性需求,需要有运动模型 ♐作参考以修正和优化解码器输出,卡尔曼滤波器成为当前的主流解码 ♏方法,其在离线、实时以及临床试验中都得到了广泛的应用。卡尔曼 ⛸滤波的优点是算法简单 ❥,而且可以不需考虑神经元具体编码内容即可 ♌解码,因此可以实时快速解码。其缺点在于解码效果一般 ⛄,且每次实 ⛳验之前都需较长的校准时间,另外 ♈,卡尔曼滤波解码的系统鲁棒性相 ✨对较差。为解决这些问题,国际上提出了很多方法,其中最具前景的 ♓方法主要包括类脑解码器设计和神经学习。

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  脑机接口系统在使用过程中 ➥,闭环控制的练习可以导致神经元 ☺为适应用户的运动系统而发生变化 ♉。因此,闭环过程中的解码器与开 ✌环时的解码器可能完全不同,结果表明提供快速的反馈比过滤错误更 ❓为重要,因此诞生了改进闭环性能的技术,一般被称为闭环解码器适 ⛸应(Closed-Loop decoder Adaptation,CLDA)。此类方法根据闭环脑机接口使用期间记录的数据 ⛔实时改进解码器,让解码器根据用户当前神经信号的性质来决定解码 ♓器的结构。

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  本报记者 吉冈 【编辑:卢俊义 】

  

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