声明
摘要
图目录
表目录
1.1 课题背景与研究意义
1.2 神经元建模相关工作
1.2.1 仿真模型
1.2.2 线性模型
1.2.3 投影模型
1.2.4 通用线性模型
1.2.5 拟合优度统计量
1.3 本文章节设计
1.4 本章小结
2.1 引言
2.2 线性模型
2.2.1 一阶线性模型
2.2.2 高阶线性模型
2.2.3 线性模型总结
2.3 投影映射模型
2.3.1 Spike Triggered Average
2.3.2 Spike Triggered Covariance
2.3.3 投影映射模型总结
2.4 泊松通用线性模型
2.5 本章小结
3.1 引言
3.2 实验设计
3.2.1 植入微电极阵列
3.2.2 信号采集过程
3.2.3 猕猴实验环境
3.2.4 认知实验范式
3.3 数据处理
3.3.1 信道筛除与划分
3.3.2 原始信号离散化
3.3.3 构建模型自变量
3.4 本章小结
第4章 基于Poisson-GLM的脉冲信号拓展模型
4.1 引言
4.2 拟合优度统计量
4.2.1 Time Rescaling Theorem
4.2.2 Discrete Time Rescaling Theorem
4.3 Blending-GLM
4.3.1 构建思路
4.3.2 模型细节
4.4 DTRKS-GLM
4.4.1 构建思路
4.4.2 模型细节
4.5 本章小结
5.1 引言
5.2 基于DTRKS的模型拟合优度比较
5.2.1 各类模型总体性能比较
5.2.2 各类模型对应的DTRKS图比较
5.2.3 各类模型生成的概率序列比较
5.3 模型拟合优度影响因素
5.3.1 通道脉冲发放率对DTRKS的影响
5.3.2 滑动窗口大小对DTRKS的影响
5.4 基于GLM的模型可解释性讨论
5.5 本章小结
6.1 工作总结
6.2 未来展望
参考文献
攻读硕士学位期间主要的研究成果
致谢