卡爾曼濾波器成為當前主流解碼方法。以運動(dòng)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(xiàn)性解碼系統。此類(lèi)解碼系 統不包含運動(dòng)學(xué)過(guò)程模型，而是將群體神經(jīng)元的反應作為輸入，將空 間坐標內的運動(dòng)速率作為輸出，通過(guò)最優(yōu)線(xiàn)性估計的方法進(jìn)行解碼。 早期很多腦機接口實(shí)驗室都用該方法進(jìn)行解碼。

后來(lái)，為滿(mǎn)足控制過(guò) 程中的解碼連續性需求，需要有運動(dòng)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(xiàn)、實(shí)時(shí)以及 臨床試驗中都得到了廣泛的應用�？�爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，而 且可以不需考慮神經(jīng)元具體編碼內容即可解碼，因此可以實(shí)時(shí)快速解 碼。其缺點(diǎn)在于解碼效果一般，且每次實(shí)驗之前都需較長(cháng)的校準時(shí)間， 另外，卡爾曼濾波解碼的系統魯棒性相對較差。為解決這些問(wèn)題，國 際上提出了很多方法，其中最具前景的方法主要包括類(lèi)腦解碼器設計 和神經(jīng)學(xué)習。

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

目前學(xué)術(shù)研究結果表明，此類(lèi)穩定子空間是存在 的。此方法的優(yōu)勢是雖然記錄到的神經(jīng)元群體信號有高噪聲且會(huì )發(fā)生 變化，但其在子空間上的動(dòng)力學(xué)過(guò)程一直穩定，因此可以有效去除不 穩定記錄以及神經(jīng)元發(fā)放變化帶來(lái)的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機 接口系統。

神經(jīng)學(xué)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(guò)訓練大腦進(jìn)行學(xué)習來(lái)使用腦機接口，即神經(jīng)學(xué)習（也稱(chēng)腦 機學(xué)習）。腦機接口系統中存在兩個(gè)學(xué)習系統，一個(gè)是解碼器的機器 學(xué)習，另外一個(gè)就是具有強大學(xué)習能力的神經(jīng)系統。腦機接口初期的 實(shí)驗都體現了大腦學(xué)習本身的重要意義，但如何讓大腦學(xué)會(huì )使用腦機 接口的解決方案尚不完善。腦機接口系統在使用過(guò)程中，閉環(huán)控制的 練習可以導致神經(jīng)元為適應用戶(hù)的運動(dòng)系統而發(fā)生變化。

因此，閉環(huán) 過(guò)程中的解碼器與開(kāi)環(huán)時(shí)的解碼器可能完全不同，結果表明提供快速 的反饋比過(guò)濾錯誤更為重要，因此誕生了改進(jìn)閉環(huán)性能的技術(shù)，一般 被稱(chēng)為閉環(huán)解碼器適應（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。 此類(lèi)方法根據閉環(huán)腦機接口使用期間記錄的數據實(shí)時(shí)改進(jìn)解碼器，讓 解碼器根據用戶(hù)當前神經(jīng)信號的性質(zhì)來(lái)決定解碼器的結構。