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Inference and Decoding of Motor Cortex Low-Dimensional Dynamics via Latent State-Space Models

机译：通过潜在状态空间模型推理和解码电机皮质低维动力学

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Mehdi Aghagolzadeh; Wilson Truccolo;
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年度 2016
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1. Inference and Decoding of Motor Cortex Low-Dimensional Dynamics via Latent State-Space Models [J] . Aghagolzadeh Mehdi, Truccolo Wilson Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on . 2016,第2期

机译：基于潜在状态空间模型的运动皮层低维动力学的推断和解码
2. A latent low-dimensional common input drives a pool of motor neurons: a probabilistic latent state-space model [J] . Feeney Daniel F., Meyer Francois G., Noone Nicholas, Journal of Neurophysiology . 2017,第4期

机译：潜在的低维常见输入驱动了一款电机神经元：概率潜在状态空间模型
3. Efficient State-Space Inference of Periodic Latent Force Models [J] . Steven Reece, Siddhartha Ghosh, Alex Rogers, Journal of machine learning research . 2014,第Apr期

机译：周期潜势模型的有效状态空间推断
4. State-Space Inference for Non-Linear Latent Force Models with Application to Satellite Orbit Prediction [C] . Jouni Hartikainen, Mari Seppanen, Simo Sarkka International Conference on Machine Learning . 2012

机译：具有应用于卫星轨道预测的非线性潜力模型的状态空间推理
5. Sigma-point Kalman filters for probabilistic inference in dynamic state-space models. [D] . van der Merwe, Rudolph. 2004

机译：Sigma点卡尔曼滤波器，用于动态状态空间模型中的概率推断。
6. Inference and Decoding of Motor Cortex Low-Dimensional Dynamics via Latent State-Space Models [O] . Mehdi Aghagolzadeh, Wilson Truccolo -1

机译：基于潜在状态空间模型的运动皮层低维动力学的推断和解码
7. Low-Dimensional Motor Cortex Dynamics Preserve Kinematics Information During Unconstrained Locomotion in Nonhuman Primates [O] . David Xing, Mehdi Aghagolzadeh, Wilson Truccolo, 2019

机译：低维电机皮质动力学在非人类灵长类动物的无拘束运动期间保留了运动学信息

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