脑机百科消息(bciwiki.com)，一篇2026年9月26日上传至arXiv的预印本综述，系统梳理了过去十年间用于解码大脑感觉运动皮层信号的实用处理算法，并盘点了支撑下一代运动想象脑机接口的硬件平台。作者为Mohammad Hossein Koohi Ghamsari、Seyede Fatemeh Ghamkhari、Siavash Bayat和Ahmed Hemani。该文尚未经同行评审。
运动想象是脑机接口的一种常用范式：使用者在脑中想象肢体动作，系统通过脑电采集相应的皮层活动，再解码为控制外部设备的指令。作者认为，这一范式因操作简单、无需开颅植入，且有望帮助运动功能障碍患者恢复运动功能、辅助康复而受到关注。
综述详细讨论了基于人工智能的算法，尤其是机器学习与深度学习方法，在提高运动想象脑机接口系统性能和效率方面的作用。
在硬件方面，论文回顾了片上系统（SoC）架构、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、可穿戴设备、物联网（IoT）以及增强现实与虚拟现实（AR/VR）等平台和融合技术，并讨论它们与先进信号处理算法的结合方式。作者还总结了该技术的现有进展，并提出了可能进一步提升实时性能的研究方向。