神经脉冲列中的波动缩放
摘要：这篇文章研究了以事件序列描述的时间序列中的波动尺度。波动尺度通过均值和方差之间的幂函数关系来表达，具体取决于测量变量，可以是事件间隔或计数统计量。本文中，我们提出了一个在事件序列中表达波动尺度的公式，该公式将事件间隔和计数统计量的尺度律联系在一起。我们考虑了Ornstein-Uhlenbeck过程的第一次通过时间，并使用了基于导电的神经元模型，该模型具有兴奋性和抑制性的突触输入，以展示不同输入条件和兴奋抑制比之间的不同指数下波动尺度的出现。此外，我们讨论了这些结果在神经编码背景下的可能含义。
作者：Shinsuke Koyama and Ryota Kobayashi
论文ID：1409.6800
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2015-11-03