神经-机接口技术广泛应用于运动功能障碍患者(脑卒中、脑外伤、脊髓损伤、截肢等)的运动康复与辅助,使患者可不依赖正常神经通路而重新获得运动能力。尽管机械、电子技术的发展使得运动康复与辅助器具能够获得和人手接近的复杂、精细运动能力,但现有运动解码技术还无法满足精细运动控制的需求。肌电(EMG)信号时频域全局特征被广泛应用于神经-机接口运动解码,但由于EMG信号形成过程某些内在因素的影响,导致现有方法无法实现精细运动的连续解码。为此,研究团队基于EMG分解技术,研究非稳态条件下外周运动神经(alpha运动神经元)活动无创实时提取方法,并研究利用运动神经活动信息准确估计肌肉收缩状态的方法,最终实现对精细运动的准确解码并应用于假肢、康复外骨骼等运动康复辅助设备的主动、随意和依直觉控制。