植入式脑机接口（iBCI） 通过纪录大脑皮层的宽带神经信号，将神经步履周折为收尾教导，有望匡助瘫痪患者还原畅通与疏导功能。连年来，iBCI已从执行室走向人人多中心临床磨真金不怕火，并沉着迈向产业买卖化。但是，要将高性能解码系统集成到功耗和算力均严格受限的全植入式袖珍开辟中，仍濒临严峻的本领挑战。

在iBCI的信号惩处经过中，一个要道表率是从高通说念数、高采样率的原始信号中索求低维特征，以便后续解码。传统表率主要分为两类：一类基于突破的阈值探伤（如MUA），虽信息丰富，但恒久植入下电极-组织界面的变化会导致其踏实性下跌；另一类基于一语气信号，如锋电位带功率（SBP）和全锋电位步履（ESA），虽更稳重且解码性能优异，但它们的索求依赖复杂的高通/低通滤波等运算，在MCU或FPGA等通用镶嵌式平台上仍产生不行残忍的诡计和功耗支拨。

这引出了一个中枢科知识题：能否在进一步简化诡计的同期，索求出与现存表率零碎以至更优的神经信息？

近日，浙江大学脑机智能寰宇重心执行室的沟通团队提倡了一种名为 “N阶差分充足值平均 ”（Mean Absolute of N-th Differencing， MAND） 的超低功耗神经特征索求表率。该表率仅通过约略的差分运算即可精确索求神经元锋电位频带步履，在东说念主类手写、灵长类抓执及啮齿类领悟任务中均齐备了卓著现存主流表率的解码性能。其彭胀版块eMAND通过加权双差分进一步齐备了频谱的玄虚调控。在FPGA和MCU硬件平台上，MAND惩处神经数据较传统表率擢升了数个数目级的能效，为下一代全植入式脑机接口系统提供了要道本领维持。谋划遵循于2026年4月29日发表于海外驰名杂志Communications Biology 。

01神经元锋电位的频谱特征：为差分拒绝采选提供依据

为笃定最能代表神经元步履的频段，沟通最初分析了来自东说念主类、猴和大鼠等多个数据集的锋电位波形频谱。收尾表露，锋电位的平均−3 dB频带为420–1391 Hz，频谱峰值约849 Hz。对于低幅值的多单位步履，其频谱分散略有上移。这一频带为后续MAND的差分拒绝采选提供了生理学依据。

02MAND的滤波本性与解码性能

表面分析标明，以30 kHz采样率为例，当差分拒绝N=11时，MAND的第一个通带中心约为1364 Hz，−3 dB带宽为682–2045 Hz，与锋电位主导频段高度吻合。滤波器的梳状频谱因神经信号自己的1/f衰减本性而被天然扼制，从而确保了对筹算频带的高采选性。

在解码性能的对比中，MAND施展亮眼：在东说念主类手写数据集上，集结LSTM或卡尔曼滤波器，MAND的速率重建均方毛病（MSE）显耀低于SBP和ESA，R²扫数更高；在猴伸手数据集上雷同获取最优重建精度；在猴抓执类型和力度的四分类任务中，MAND分类准确率显耀优于TCR，与ESA和SBP持平。

03eMAND：双差分加权齐备频谱玄虚瞄准

单差分MAND虽已出色，斗鱼体育app但其频谱形貌仅由单一参数N决定，活泼度有限。eMAND通过引入第二个差分项过火权重扫数w，赋予滤波器两个孤苦“旋钮”：当第二差分拒绝K = 2N时，权重w可调度通带带宽——负权重收窄、正权重展宽；当K ≠ 2N时，权重可微调通带中心频率。

在东说念主类数据集上的系统参数搜索表露，最优组合（N=13， K=32， w=−0.6）使eMAND的频谱峰值从MAND的约1364 Hz微调至约904 Hz，精确对皆真是锋电位频谱峰值。该参数下eMAND的解码毛病显耀低于庸俗MAND。沟通还发现，频谱相似度与解码性能之间呈显耀正谋划——滤波频谱越靠拢真是锋电位，解码越准确。值得强调的是，若仅将两个差分信号动作孤苦特征输入解码器，而不进行加权交融，解码性能并无擢升，这进一步考证了eMAND交融战术的不行替代性。

04硬件部署：毫瓦级功耗与微秒级蔓延

为考证MAND在真是植入环境中的可行性，沟通者在FPGA和MCU上分辨部署了MAND、TCR、ESA和SBP。收尾表露，MAND因仅需加减运算而无需乘法器或DSP，在FPGA上齐备毛病最小、资源占用最低，功耗仅约3 mW，惩处10秒多通说念数据仅需6 ms——较ESA和SBP罕有个数目级的上风。在MCU上，天然MAND因径直惩处原始采样数据而占用略多的静态RAM，但功耗和速率仍全面跳跃其他表率。这些收尾竖立了MAND在资源受限植入式系统中的超卓适配性。&启发预测

本沟通提倡的MAND过火彭胀版块eMAND，以近乎“零本钱”的诡计代价，齐备了对神经元锋电位频带步履的精确索求，并在跨物种、跨任务的多种解码场景中展现出稳重的跳跃性能。其告捷的要道在于表率所依赖的基础——细胞外锋电位的频谱特征——在不同物种、脑区和电极类型间高度保守，使得MAND可动作一种“即插即用”的通用特征索求器，无需个性化调参即可径直部署。

从更广大的角度看，这一职责展示了“以简驭繁”的遐想形而上学在神经工程领域的巨大后劲。当深度学习模子日益宏大、硬件加快器不休堆叠之际，从信号自己本性开拔、用最简易的数学操作达成筹算，好像恰是鼓励脑机接口从执行室真确走入临床生涯的要道想路。MAND的高能效本性将为下一代全植入式、无线供电的iBCI系统扫清特征索求表率的功耗梗阻，让贵重的算力预算更多地作事于复杂的解码算法和及时反映收尾，加快脑机接口本领的临床周折。

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原文流畅：https://doi.org/10.1038/s42003-026-10144-9

参考文件：Xu G， Yu C， Shao G， Pan G， Wang Y， Hao Y. Low-power differencing feature extracts spiking-band activities for high-performance intracortical brain-computer interfaces. Commun Biol. 2026 Apr 29. doi: 10.1038/s42003-026-10144-9. Epub ahead of print. PMID: 42049850.

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