【摘 要】
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神经元的脉冲序列在大脑接收、处理并且传递信息中起到重要作用,而贝叶斯方法是研究神经序列解码的常用方式。本文基于贝叶斯方法,从模型和数据两方面研究了对神经元群体的解码,并在脉冲分类和不分类情况下,比较脉冲序列解码的准确度,证实了神经元脉冲序列的贝叶斯解码具有很重要的理论意义与实践价值。本文从以下几个方面进行展开。第一章介绍了神经元脉冲序列解码的研究背景和相关预备知识。第二章中为了研究多个神经元噪声相
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神经元的脉冲序列在大脑接收、处理并且传递信息中起到重要作用,而贝叶斯方法是研究神经序列解码的常用方式。本文基于贝叶斯方法,从模型和数据两方面研究了对神经元群体的解码,并在脉冲分类和不分类情况下,比较脉冲序列解码的准确度,证实了神经元脉冲序列的贝叶斯解码具有很重要的理论意义与实践价值。本文从以下几个方面进行展开。第一章介绍了神经元脉冲序列解码的研究背景和相关预备知识。第二章中为了研究多个神经元噪声相关的解码模型,本章构造基于点过程的贝叶斯解码方法。本章中提出带有一阶自回归噪声的状态方程,利用点过程滤波器对神经元电信号解码,通过模拟大鼠手臂速度试验,验证解码的有效性。第三章将主成分分析法和脉冲波形一阶、二阶导数特征结合,提取脉冲波形特征,并利用K均值聚类方法对脉冲进行分类,根据大脑新皮质数据库中的数据,验证分类效果。第四章本章利用第三章中提取的脉冲特征,结合第二章中用到的脉冲计数过程,构造联合解码模型,应用于点过程滤波。通过解码大鼠在10m线性区域内的位置试验,验证联合解码模型的解码有效性,并和分类解码的效果进行对比,得到未分类的联合解码准确度高于分类解码效果的结论。
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