欧几里得度量的比较及其在脉冲序列空间统计推断中的应用

对脉冲序列的统计分析和推断是神经编码的核心课题之一。理解给定脉冲序列数据的潜在分布和几何结构具有重要意义。然而，一个根本障碍在于所有脉冲序列的空间并非欧几里得空间，文献中通常使用非欧几里得度量来刻画神经观测中的变异性和模式。过去几年中，两种类欧几里得度量被独立开发出来，用于测量脉冲序列空间中的距离。这些度量的一个重要优点是，由于其欧几里得性质，脉冲序列空间适合嵌入到欧几里得空间中。在本文中，我们从理论、性质和应用方面系统地比较了这两种度量。由于其中一种度量具有欧几里得性质，它已被进一步用于定义汇总统计量（即均值和方差）并在脉冲序列空间中进行统计推断。在此，我们使用该另一种度量提供了等效定义，并表明可以进行一致的统计推断。随后，我们将这两种推断框架应用于一个神经编码问题，针对由不同味道刺激的膝状神经节记录数据。研究发现，两种框架均取得了理想的结果，为神经脉冲序列空间的统计推断提供了有用的新工具。