卡爾曼濾波器成為當前主流解碼方法。以運動控制為例，早期的 植入式腦機接口解碼大都使用維納濾波器線性解碼系統。此類解碼系 統不包含運動學過程模型，而是將群體神經元的反應作為輸入，將空 間坐標內的運動速率作為輸出，通過優線性估計的方法進行解碼。 早期很多腦機接口實驗室都用該方法進行解碼。

后來，為滿足控制過 程中的解碼連續性需求，需要有運動模型作參考以修正和優化解碼器 輸出，卡爾曼濾波器成為當前的主流解碼方法，其在離線、實時以及 臨床試驗中都得到了廣泛的應用�？�爾曼濾波的優點是算法簡單，而 且可以不需考慮神經元具體編碼內容即可解碼，因此可以實時快速解 碼。其缺點在于解碼效果一般，且每次實驗之前都需較長的校準時間， 另外，卡爾曼濾波解碼的系統魯棒性相對較差。為解決這些問題，國 際上提出了很多方法，其中具前景的方法主要包括類腦解碼器設計 和神經學習。

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

目前學術研究結果表明，此類穩定子空間是存在 的。此方法的優勢是雖然記錄到的神經元群體信號有G噪聲且會發生 變化，但其在子空間上的動力學過程一直穩定，因此可以有效去除不 穩定記錄以及神經元發放變化帶來的干擾，從而獲得更為魯棒的腦機 接口系統。

神經學習提供新的解碼思路。當前還有一種前沿的腦機接口解碼 方法是通過訓練大腦進行學習來使用腦機接口，即神經學習（也稱腦 機學習）。腦機接口系統中存在兩個學習系統，一個是解碼器的機器 學習，另外一個就是具有強大學習能力的神經系統。腦機接口初期的 實驗都體現了大腦學習本身的重要意義，但如何讓大腦學會使用腦機 接口的解決方案尚不完善。腦機接口系統在使用過程中，閉環控制的 練習可以導致神經元為適應用戶的運動系統而發生變化。

因此，閉環 過程中的解碼器與開環時的解碼器可能完全不同，結果表明提供快速 的反饋比過濾錯誤更為重要，因此誕生了改進閉環性能的技術，一般 被稱為閉環解碼器適應（Closed-Loop decoder Adaptation，CLDA）。 此類方法根據閉環腦機接口使用期間記錄的數據實時改進解碼器，讓 解碼器根據用戶當前神經信號的性質來決定解碼器的結構。