卡爾曼濾波器成為當前主流解碼方法。以運動控制為例，早期的 植入式腦機接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統(tǒng)。此類解碼系 統(tǒng)不包含運動學過程模型，而是將群體神經元的反應作為輸入，將空 間坐標內的運動速率作為輸出，通過優(yōu)線性估計的方法進行解碼。 早期很多腦機接口實驗室都用該方法進行解碼。

后來，為滿足控制過 程中的解碼連續(xù)性需求，需要有運動模型作參考以修正和優(yōu)化解碼器 輸出，卡爾曼濾波器成為當前的主流解碼方法，其在離線、實時以及 臨床試驗中都得到了廣泛的應用�？�爾曼濾波的優(yōu)點是算法簡單，而 且可以不需考慮神經元具體編碼內容即可解碼，因此可以實時快速解 碼。其缺點在于解碼效果一般，且每次實驗之前都需較長的校準時間， 另外，卡爾曼濾波解碼的系統(tǒng)魯棒性相對較差。為解決這些問題，國 際上提出了很多方法，其中具前景的方法主要包括類腦解碼器設計 和神經學習。

類腦解碼器成為新一代解碼方法。近一些皮層神經元群體編碼 特性研究結果表明，雖然大量的神經元被記錄并用于腦機接口的解碼， 但因大腦神經元的信息編碼相對于運動是冗余的，用于控制的神經元 群體反應維度要低于神經元數量。因此在理論上可以找到一個隱藏或 潛在的低維狀態(tài)空間來描述在該控制條件下的有效神經元群體反應， 并將這個狀態(tài)空間中的潛變量映射到相關行為或運動控制變量用于運動控制。將這些編碼特性應用于解碼器設計，得到類腦的解碼器可 用于腦機接口控制。

目前學術研究結果表明，此類穩(wěn)定子空間是存在 的。此方法的優(yōu)勢是雖然記錄到的神經元群體信號有G噪聲且會發(fā)生 變化，但其在子空間上的動力學過程一直穩(wěn)定，因此可以有效去除不 穩(wěn)定記錄以及神經元發(fā)放變化帶來的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機 接口系統(tǒng)。

神經學習提供新的解碼思路。當前還有一種前沿的腦機接口解碼 方法是通過訓練大腦進行學習來使用腦機接口，即神經學習（也稱腦 機學習）。腦機接口系統(tǒng)中存在兩個學習系統(tǒng)，一個是解碼器的機器 學習，另外一個就是具有強大學習能力的神經系統(tǒng)。腦機接口初期的 實驗都體現了大腦學習本身的重要意義，但如何讓大腦學會使用腦機 接口的解決方案尚不完善。腦機接口系統(tǒng)在使用過程中，閉環(huán)控制的 練習可以導致神經元為適應用戶的運動系統(tǒng)而發(fā)生變化。

因此，閉環(huán) 過程中的解碼器與開環(huán)時的解碼器可能完全不同，結果表明提供快速 的反饋比過濾錯誤更為重要，因此誕生了改進閉環(huán)性能的技術，一般 被稱為閉環(huán)解碼器適應（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。 此類方法根據閉環(huán)腦機接口使用期間記錄的數據實時改進解碼器，讓 解碼器根據用戶當前神經信號的性質來決定解碼器的結構。