首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

利用粒子滤波重建位置细胞编码的运动轨迹
引用本文:刘新玉,海鑫,尚志刚,万红. 利用粒子滤波重建位置细胞编码的运动轨迹[J]. 生物化学与生物物理进展, 2016, 43(8): 817-826
作者姓名:刘新玉  海鑫  尚志刚  万红
作者单位:郑州大学电气工程学院,郑州 450001,郑州大学电气工程学院,郑州 450001,郑州大学电气工程学院,郑州 450001,郑州大学电气工程学院,郑州 450001
基金项目:国家自然科学基金(U1304602)和河南省科技攻关计划(122102210102, 162102310167)资助项目
摘    要:粒子滤波解码算法在神经信息解码中已有较多应用,但在海马区位置细胞集群编码的运动轨迹重建中极其少见.针对大鼠海马区位置细胞的神经元响应特性,采用二次指数泊松方程建立了大鼠运动轨迹的位置细胞集群状态空间编码模型,然后利用仿真数据和实测数据研究了粒子滤波在大鼠运动轨迹重建中的性能,并与扩展卡尔曼和无迹卡尔曼重建算法进行了对比.仿真数据重建结果显示,与后两种算法相比,在相同的重建精度下,粒子滤波算法需要的位置细胞个数相对更少.实测数据重建结果显示,粒子滤波算法重建的轨迹与真实轨迹之间的相关系数和均方根误差均优于扩展卡尔曼和无迹卡尔曼重建算法.这些结果表明,粒子滤波算法不仅能够高效地利用位置细胞集群编码信息,而且具有更高精度的轨迹重建性能,将为空间认知神经机制的深入研究提供有力的技术支持.

关 键 词:位置细胞,粒子滤波,状态空间编码模型,运动轨迹重建
收稿时间:2016-03-16
修稿时间:2016-05-29

Decoding Movement Trajectory of Hippocampal Place Cells by Particle Filter
LIU Xin-Yu,HAI Xin,SHANG Zhi-Gang and WAN Hong. Decoding Movement Trajectory of Hippocampal Place Cells by Particle Filter[J]. Progress In Biochemistry and Biophysics, 2016, 43(8): 817-826
Authors:LIU Xin-Yu  HAI Xin  SHANG Zhi-Gang  WAN Hong
Affiliation:School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China,School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China,School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China and School of Electrical Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China
Abstract:
Keywords:place cells   particle filter   movement trajectory reconstruction   state space encoding model
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《生物化学与生物物理进展》浏览原始摘要信息
点击此处可从《生物化学与生物物理进展》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号