动单位反解对探究肢体运动神经编码规律、神经疾病诊断及人机交互具有重要意义，现有反解手段依赖高性能计算机进行离线运算，缺少能够实时无创记录运动单位放电活动的仪器设备。本项目通过设计集信号采集与实时运算于一体的硬件系统，部署运动单位放电序列实时解码算法，并开发配套的上位机软件，研制了一套集成高密度肌电信号采集与运动单位放电序列实时反解的采集-计算一体化系统。

本项目旨在研制一套集高密度表面肌电采集与运动单位放电序列反解于一体的采集‑计算一体化系统。项目分为硬件、算法和软件三个部分：硬件部分需完成高密度表面肌电信号采集系统的设计和测试，并实现采集与计算的硬件集成；算法部分需开发基于深度神经网络的运动单位放电序列实时解码算法，并进行代码轻量化与硬件层部署；软件部分需开发配套上位机软件，实现肌电信号与放电序列的实时可视化和保存，并完成假肢控制功能验证。

（1）完成了256通道高密度表面肌电采集系统的硬件设计、主控FPGA程序开发，设计了集成供电电路板与金属外壳，并通过多种抑制手段提升了信号质量。（2）验证了深度神经网络的解码性能，并基于该方法设计了实时解码算法。通过优化网络架构参数使得解码时耗满足实时性需求，部署至边缘平台后用手势识别验证了解码算法的可靠性。（3）基于Qt设计了上位机UI界面，开发了UDP双向通讯模块与多进程并行反解架构，实现了实时可视化、存储与反解功能。探究了最佳窗长与特征的手势识别模式，并完成了假肢手控制验证。