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第21章（第3页）

“第四页，目前常见的算法参考，我已经准备好了代码，到时候作基线对比。”她继续往下介绍。

她居然准备到这一步了？那她假期恐怕没怎么休息。

他盯着她总结的表格：“这些指标很不理想，你打算怎么解决噪声干扰和运动单位重叠的问题？”

她神色平静：“我打算跳过传统分解路径，不做精确反演。”

“对我来说，控制接口才是第一目标，先做MUAP模板匹配。初步目标很简单，先完成实时控制……”

梁思宇眯起眼睛，具体技术路线上，也有她的大胆和不拘一格。

神经义肢的每个动作都需要患者运动神经信号的指挥。

贴上电极后，仪器能检测到很多信号，就像一位特工在门外偷听情报，你会听到许多人同时在说话。

问题是，怎么判断这七嘴八舌的声音分别该对应哪个动作。

目前主流思路是“精确反演”和“分解路径”，就是弄清楚，屋里每个人具体说了什么话，把具体指令都分离出来，再判断哪块肌肉应该做什么动作。

而Ada的方法则非常简单粗暴：表面肌电的信号质量有限，她就放弃听“每个人具体说了什么”，只关注“有没有人说话”、“是谁在说”。

只要“有个人”反复开口，她就认为这个意图最强，用来驱动义肢完成动作。

这种方法不追求原理，而强调当前的可用性，是典型的工程师思维。

作为认知神经科学的博士生，他本该觉得学科尊严受到挑战，但此刻，他有点理解她。

对于难题，不必一蹴而就，可以先给出一个“相对可行”的方案，再慢慢改进。