表面肌电信号分解是根据肌电信号的产生机理，将表面肌电信号还原成其基本的组成成分——运动单位动作电位序列的过程。从表面信号分解结果可以获得单个运动单位动作电位的波形信息和募集发放信息。运动单位作为神经肌肉控制系统最小的功能单位，这些信息在神经肌肉系统的基础研究、临床疾病诊断、康复工程、运动医学等领域具有广泛的应用价值。近年来也有不少团队用分解结果驱动康复机器人。
肌电信号分解一直是肌电信号处理领域的难题，本团队基于盲源分离技术于2016年提出了全新的高密度表面肌电分解框架——独立分量逐步剥离法（Progressive FastICA Peel-off, PFP），并随后实现了该算法的自动化分解。通过大量的验证实验表明，PFP算法能很好地实现表面肌电信号的分解。
