一套，反正就是义肢上的微型信号接收器接收到什么生物电会进行分析，分析出来后会让义肢进行什么动作。
原理也很简单，是通过记录不同人体测试者在执行简单动作时的脑电图来收集数据，这些动作可以是抓握，也可以是抬手落下，也可以是手指头伸出拿回等。
所以这些测试要按不同的场景对数据集进行分类，然后会进行准确率预测，进而建立模型，然后利用模型非常准确地预测同一个人在没见过的场景中的意图。
这种技术看上去已经非常先进了，因为这是一套收集数据并进行分析建模的软件。
但是问题还是有的，而且很致命。
那就是如果训练不够多样，那么与新的测试人员进行同样的训练会很困难。
不同动作的训练可能会多么多样呢？
普通人可能会觉得一只手臂而已，能有多少种动作变化呢，让测试者每种动作都做一次不就好了。
但事实是如果真想做出一款可以媲美真实手臂的智能义肢，动作变化会相当的多。
首先是手臂的动作变化，这里面包括了各种角度和力度，比如普通举起手臂和用手臂抵住重物，这就是两个完全不同的动作，脑电波的差别将是巨大的。
然后是手掌的动作变化，手掌可以进行托，推，拍，握，按等一系列的动作，每个动作的力度和角度是千变万化的，想要让测试者一点点进行训练和尝试，这会相当的困难。
最可怕的是手指头！
现代社会当中，需要五根手指头进行配合来进行的动作实在是太多太多了！
如果是一般的智能义肢，可能会直接放弃手指头的大部分动作，先保证手臂和手掌的动作优先级，但也相当于放弃了手部的大部分功能。
但是陈院士研究的这款超级义肢，从硬件控制角度已经趋近于完美了，五根手指头的灵活度高到令人发指，如果使用得当甚至可能普通人的手指灵活度。
这是什么概念？
这相当于一个残障人士只要拥有了这款超级义肢，甚至可能会完成普通人都不能完成的事情！
仅仅以打字为例，普通人的打字速度一般为50-100字每分钟，一些手速快的人可能达到更高。
但人的手是有极限的，而机械没有！
如果在脑电交互完美的情况下，机械义肢手臂这种不知道疲累，点击准确性极高，速度又极快的打字方式，直接就会碾压普通人类的码字速度！
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