В контексте обработки сигналов импульсной характеристики обеспечивает фундаментальную характеристику поведения динамической системы.
Хотя идеальный импульс стимул практически не достижимо, можно получить разумное приближение его с помощью исполнительного элемента, который генерирует высокочастотные перемещений. Этот тип света тактильной-вибростимуляции, как известно, цель как глубокий кожи (например, быстро реагирует, быстро адаптируется Pacinian тельца) 2 и поверхностные рецепторы (например низкопороговое медленно переходники Меркель Discoid структур) 2.
Текущие устройства стимуляция, в основном пьезоэлектрические приводы, взимается с рядом недостатков, не в последнюю очередь резонансов и малых смещений. Чтобы преодолеть эти недостатки, альтернативная реализация импульс-как стимуляции предлагается с помощью притупленную наконечник (наконечник кактус сглажены в нашем случае) вертикальноустановленный на мембранный центре среднего класса динамика. Это обеспечивает преимущество больших перемещений и более широкий спектр частот.
Эффективное применение такого устройства было изучение соответствующей нейрофизиологической проблеме LFPs чтобы шипы зависимость. Из-за тонкой временной связи между этими электрическими событий мелко регулируется устройство было необходимо для доставки периферийные стимулы. Стимулы должны были быть, как быстро и пространственно селективный, насколько это возможно для того, чтобы уменьшить "фоновый шум" и обострить сигналы интерес. Для этой цели, устройство стимуляции и протокол доставки стимулом были совместно оптимизирована для выполнения этой задачи. В этой статье мы опишем технику и представить некоторые репрезентативные результаты.
Протокол стимуляции на основе рандомизированных парных-импульсов был разработан и оптимизирован для того, чтобы избежать привыкания. Этот протокол предложены преимущество классической парыред импульсы и уменьшил возможность ложного блокировки между стимулами и спонтанных периодических всплесков активности нейронов.
Используя этот рандомизированы в паре импульс можно было получить быстрые и надежные LFP и шипованные ответы и захватить особенность этих ответов, связанных с зависимостью обоих LFPs и шипами на истории стимуляции. В самом деле, из сырых ответов LFP, набор из трех LFP имеет (сам LFP, ПРИ первая производная и фазу первой производной) сильно коррелируют со средней ответ шип, также экстрагировали.
Мало методы были предложены, чтобы соответствовать модели, которые предсказывают шипы из LFPs 3,4. В целом критическая точка процесса подгонки модели, общая также к предсказанию шип события из сигнала стимула, состоит соответствующем выборе целевой функции максимизации / минимизации. В то время как целый ряд целевых функций был предложитьг (например, корреляции и когерентности) 5 ни один из них совместно не захватывает всю сложность ответов шип. Соответственно, роман структуры на основе многоцелевой оптимизации вводится. Покажем, что с помощью предлагаемый разработали и это вычислительная база можно оценить набор прогнозирующих моделей на основе сильной LFP к резкому отношения.