“MOF電子結構調控及其增強電催化OER性能，如果我沒記錯的話，這次材料化學方面的知識，你到底想做什么嘛？”陳衛龍教授皺眉許久，盯著周青，不解地問。
“準確的說，應該是電化學性質的催化劑，在低電流密度下，獲得異質MOF電化學的異質金屬，……，在生物傳感器和催化等領域具有廣泛的應用前景。”張勇生教授飽含深意地看著周青，補充道。
“是的，教授，這是一種通過溶劑熱法引入復合金屬/有機連接體可以制備一種異質MOF的方式，對金屬和連接體的組合調控可極大改善MOF的電催化性能，……，我覺得可以利用于生物傳感器與電子識別的鏈接。”周青點了點頭，詳細地回答。
“這個！這個問題恐怕要問化學系的劉教授，額！改天再給你介紹，你有其他問題嗎？””陳衛龍教授皺了皺眉，看著周青說。
“謝謝，教授，我還有問題。”周青感激地點了點頭，接話道。
聞言，陳衛龍教授露出‘果然如此’的表情，看著周青有些無奈地笑道：“嗯！你問吧！不過，我只能回答你電子領域的問題。”
“好的，教授，還是與肌電識別有關的問題。”周青點了下頭。
停頓了一下，周青一臉渴望地看著陳衛龍教授，詢問道：“陳教授，普通的肌電模式識別方法僅從數據呈現運動模式，缺乏對形成運動的神經肌肉調控機制的理解，導致所實現的肌電控制系統缺乏魯棒性和泛化能力，因此，我決定采用肌肉協同作為中樞神經系統募集骨骼肌完成各種肢體動作的最小單位，從肢體運動產生的sEMG中采集神經控制信息，……，后來，我發現這種方式需要一種特殊的算法進行支持，教授，您有什么好的建議嗎？”
聞言，陳衛龍教授眉頭皺的更深了，臉上露出了凝重之色，認真思索起來，久久沒有答復。
張勇生教授臉上掠過一絲驚訝，沒想到周青會提問如此刁鉆棘手的問題，他居然另辟蹊徑，想更進一步獲取準確的電信號。
雖然他是生物領域的專家，專門從事生物傳感器研究工作，但是，對于與肌電相關的肌電識別技術并不陌生。
周青這個問題很有針對性能，很專業，可以說，他對肌電這個領域的認知深度，已經不下于他們了。
陳衛龍教授想了一下，回答道：“支持識別算法的種類很多，不過用于肌電識別的主流算法有四五種吧！主要包括模糊模式識別算法、線性判別分析算法、人工神經網絡算法和支持向量機算法。”
頓了一下，陳衛龍教授繼續地介紹：“模糊模式識別能自適應提取模糊規則，對初始化規則不敏感，適合處理sEMG這樣具有嚴格不重復的生物電信號;線性判別分析對數據進行降維，計算簡單，但不適合大數據;人工神經網絡可以同時描述訓練樣本輸入輸出的線性關系和非線性映射關系，可以解決復雜的分類問題，學習能力強，……。”
“額，教授，這些算法支撐好像都有所欠缺，還有其他算法嗎？”周青皺了皺眉，陳教授提的這些算法他都有考慮過，并不是很滿意。
聞言，陳衛龍教授不由抓瞎了，這個問題難住他了。
““還有TMSC，利用非負矩陣分解算法，針對每個動作提取任務特定協同，并依據特定任務協同重構樣本特征的相似度來決策最終的動作類別，相比之下，**SC對所有動作樣本特征組成的特征矩陣利用NMF提取任務間共有協同，你將其可理解為一種特征轉換算法，再通過常規肌電模式識別模型對轉換后的樣本特征完成類別決策，……。”就在這時，張勇生教授突然插話道。
聞言，周青雙眼一亮，對張勇生教授提供算法方向十分感興趣。
“教授，這個肌電模式識別算法能支持不同用戶間的普適性和通用性嗎？”周青緊張地看著張勇生教授，關心地問。
“這就不清楚了，要進行實驗，獲得實驗數據后才能確認最終的結果。”章勇生教授笑著搖了搖頭。
“實驗嘛！明白了！”周青欣然點頭，眼中流露出躍躍欲試的表情。