国内外关于患者（如帕金森氏病患者）手臂震颤运动的研究大多集中在震颤发生机理与药物治疗等方面，而针对震颤运动识别、预测、实时数学建模以及抑制措施的研究工作相对较少。针对震颤信号的非平稳性以及实时性处理困难等特点，中科院合肥智能机械研究所运用希尔伯特-黄变换技术和自适应噪声去除技术，构建一种自适应震颤信号处理模型，实现对复杂震颤信号的实时处理与评估；在此基础上，综合利用基于生物力加载原理的震颤补偿方法和基于功能性神经肌肉刺激技术的震颤抑制方法，结合康复医学，探索设计一种新型的三闭环“混合”震颤抑制策略；借鉴康复医疗机器人技术，设计一种集震颤检测、评估、抑制于一体的可穿戴型手臂震颤抑制机器人系统。本项目为手臂震颤抑制的研究提供了一种新思路，为改进震颤患者的生活质量提供了一种新方法，具有重要实际应用前景。
