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自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
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