這項研究像一場精密的"平衡解密實驗"——通過捕捉人體站立時的踝關節扭矩信號，運用最小二乘法(LS)這套數學"解碼器"，成功破譯了姿勢控制中連續反饋和間歇反饋兩種模型的參數密碼。研究團隊收集了年輕人和老年人在不同感官條件(如睜眼/閉眼)下的身體搖擺數據，就像給平衡系統設置了多重"干擾測試"。

三種LS算法展現出驚人的建模能力，R²>0.86的擬合優度證明這些數學模型幾乎能完美復現真實的人體平衡調控。特別有趣的是，間歇模型中的被動剛度像"機械彈簧"般穩定，而主動控制參數則像"智能調節旋鈕"會隨感官條件變化，這種剛柔并濟的設計揭示了人體平衡系統的精妙適應性。

當把這些參數代入計算機仿真時，虛擬人體竟然跳起了與現實高度吻合的"搖擺舞步"。雖然模型還存在些許誤差，但這項研究為理解帕金森等平衡障礙疾病的神經機制提供了新的"數學顯微鏡"，未來或能幫助開發更精準的康復評估工具。