瞬态脉冲神经元群的随机共振：小波分析
无序系统与神经网络
2009-11-07 v1 神经元与认知
摘要
通过使用小波变换 (WT)，我们分析了由 N (=1, 10, 100 和 500) 个 Hodgkin-Huxley (HH) 神经元组成的神经元群对独立高斯噪声的瞬态 M 脉冲尖峰流 (M=1-3) 的响应。输入信号与输出信号之间的交叉相关系数以 WT 展开系数的形式表达。通过在 WT 中使用去噪方法评估信噪比 (SNR)，可从输出信号中提取噪声贡献。尽管单个神经元 (N=1) 对亚阈值瞬态信号的响应相当不可靠，但通过交叉相关和 SNR 评估的传输忠诚度随 N 值增加而显著提高：神经元群在瞬态尖峰输入的随机共振中发挥着必不可少的作用。还发现，在大规模神经元群中，对于超阈值瞬态尖峰的传输忠诚度不会因弱噪声而显著降低，而这种噪声是亚阈值输入随机共振所必需的。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0111546,
title = {Stochastic Resonance of Ensemble Neurons for Transient Spike Trains: A Wavelet Analysis},
author = {Hideo Hasegawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0111546},
year = {2009}
}
备注
20 pages, 4 figures