鸽子运动意图的最大似然估计解码算法

论文摘要

神经信息解码是目前植入式脑机接口（brain-computer interface,BCI）神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型对神经元锋电位发放率的概率密度函数进行建模;并结合最大似然估计（maximum likelihood estimation,MLE）算法对鸽子的转向意图进行了预测;并将其结果与（support vector machine,SVM）法和群矢量（population vector,PV）法进行了比较。结果表明,MLE算法能够有效地解码鸽子的运动意图,解码正确率显著高于SVM法和PV法。这一结果也为进一步分析鸽子运动意图神经信息处理机制奠定了基础。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 平燕娜,张超,庞宾琳,刘新玉

关键词: 鸽子,运动意图,高斯模型,最大似然估计

来源: 科学技术与工程 2019年24期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 生物学,自动化技术

单位: 黄淮学院智能制造学院,河南森源电气股份有限公司,郑州大学电气工程学院,郑州大学河南省脑科学与脑机接口技术重点实验室

基金: 国家自然科学基金(61673353),河南省科技攻关计划项目(182102210099),黄淮学院国家级科研项目培育基金(XKPY-2018006)资助

分类号: Q958.12;TP183

页码: 82-86

总页数: 5

文件大小: 314K

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标签：鸽子论文;  运动意图论文;  高斯模型论文;  最大似然估计论文;