寻找区分具有不同随机性的尖峰序列的最佳度量
摘要：基于不规则程度，我们希望区分尖峰序列。为此，我们搜索连续间尖峰间隔的二次函数的有理表达式，以有效衡量尖峰不规则性。在自然的假设下，系数的函数形式可以由一个单一的参数参数化。为了最大化来自不同更新点过程得到的尖峰序列的系数分布之间的互信息，参数被确定。我们发现，间尖峰间隔的局部变异（《神经计算》第15卷，第2823-42页，2003年）几乎是最佳的，其内在的不规则性接近实验数据的不规则性。
作者：K. Miura and M. Okada and S. Shinomoto
论文ID：q-bio/0505024
分类：Neurons and Cognition
分类简称：q-bio.NC
提交时间：2007-05-23