2025年4月26日，经机械学院推荐，课题组博士生李怡欣申请的《基于运动单元组件的层级化运动编码研究与运动解码验证》项目，获得2025年度西安交通大学基本科研业务费“自由探索学生类项目”资助。

中枢神经系统（CNS）通过层级化调控架构，实现对冗余运动控制信息的高效"降维"处理。传统肌肉协同理论虽在运动解码领域取得重要进展。然而目前肌肉协同理论没有明确神经起源解释，仅能够反映任务约束，而非神经控制策略。本项目将突破传统肌肉协同理论的视角限制，从运动控制的"最小功能单元"——运动单元（MU）层面出发，创新性地提出假说：CNS通过调节MU及MU群体间耦合方式和强度，实现精准的力量控制。研究将首次提出MU组件概念（MUA），通过构建“MUs+MUAs”运动解析框架”，系统解析运动神经元集群的时空耦合规律。项目具体将开展以下三个方面的研究：多任务条件下的MU激活与耦合规律解析研究；基于MU耦合、MUA耦合的层级化运动编码模式研究；MUAs编码机制的肌肉力量解码技术验证。