猕猴手指移动神经解码线性时不变模型的时间相关性研究
利用猕猴运动皮层神经元峰电位数信号估计其手指移动位置是一神经解码问题,通常采用时不变线性模型(Time-invariant linear model,TILM)来解决.本文分析了传统TILM模型的时间相关性问题,依据猕猴手指移动位置的连续性特点,采用一种新的模型去解码其手指移动位置,称之为卷积空间模型(Convolution space model,CSM).与传统的模型相比,卷积空间模型不但将当前时刻的状态与前一个时刻建立了相关,而且与前多个时刻的状态也有相关.在实验中,利用公开数据来评判本文方法的解码性能,实验结果表明,传统方法的解码误差要大于CSM模型的方法,因此CSM模型具有更好的解码准确性.
神经解码、猕猴手指移动、CSM模型、TILM模型
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国家自然科学基金;云南省科技厅第十七批省中青年学术和技术带头人;云南省高校科技创新团队;云南省重点应用和基础研究基金;云南省教育厅科学研究基金项目;云南民族大学研究生创新基金科研项目
2021-03-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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