估计多神经元锋电位序列中的神经元数量

研究神经活动与行为之间关系的一种常见方法是通过分析使用植入大脑中的一个或多个电极记录的神经元锋电位序列。每个锋电位序列通常包含由多个神经元产生的锋电位。一个自然的问题是：“产生该锋电位序列的神经元数量 $\nu$ 是多少？”本文提出了一种用于估计 $\nu$ 的矩估计技术。该技术利用锋电位序列静默区域的数据非参数地估计噪声，并适用于孤立锋电位，同时允许重叠锋电位可能较小但不可忽略的存在。我们建立了使 $\nu$ 的估计量具有强相合性的条件。为了评估其有限样本性能，我们将该技术应用于模拟锋电位序列以及实际的神经元锋电位序列数据。