15、运动皮层中基于神经元交互的表征研究

运动皮层中基于神经元交互的表征研究

1. 引言

大脑在构建复杂的感官和运动表征以感知外部世界并做出行动方面表现卓越。然而,这些表征的神经基础却难以捉摸且备受争议。曾经,有观点认为复杂物体的表征由单个最敏感的神经元(即下限包络原理)或所谓的“祖母细胞”形成,但这种观点如今已不太站得住脚,因为可学习的复杂表征几乎有无限多种,神经元数量根本不足以作为唯一的编码器。

在视觉皮层,过去三十年的实验证据表明,不同的神经元簇代表复杂视觉场景的特定特征,如颜色、形状、纹理和运动。一个复杂场景的神经表征由多个神经元组的激活组成,每个神经元组代表一个简单的视觉特征。这种方式解决了表征世界中近乎无限可能物体的问题,因为每个神经元簇代表一个视觉基元,可与其他簇以不同组合重复使用来表征任何复杂物体。

在运动皮层,复杂运动似乎由基本组件组成,这些组件的神经表征以某种方式组合形成所需动作的全局表征。即使是最简单的运动行为,如单个手指的重复运动,也涉及一组分布的细胞。例如,用手指、手腕、整个手臂、头部或脚部书写签名,尽管使用的效应器不同,但签名的大致形式相同,这表明存在一种通用的运动表征,我们称之为运动表征。

2. 叠加灾难与同步性假设

虽然复杂表征由简单表征构建的想法很有吸引力,但冯·德·马尔斯堡指出了这种方案的一个基本问题。当需要同时表征多个物体时,无法明确地将构成一个物体的特征表征与另一个物体的特征表征区分开来。例如,当看到几个不同颜色的物体时,多个颜色选择性细胞活跃,系统如何将正确的颜色赋予正确的物体呢?

冯·德·马尔斯堡认为,如果存在一种机制将代表物体特征的神经元联系起来,就可以解决所谓的“叠加灾难”。他提出这些神经元的相关放电是建立这种

永磁同步电机超前角弱磁MTPA+SVPWM双模式过调制+矢量控制仿真(技术文档+参考文献)内容概要:本文档围绕永磁同步电机(PMSM)的先进控制策略展开,重点介绍了基于最大转矩电流比(MTPA)的矢量控制、超前角弱磁控制以及SVPWM双模式过调制技术的仿真研究。结合Matlab/Simulink平台,实现了包括龙贝格观测器、三电阻双AD采样、前馈控制、斜坡启动等功能模块的无传感器控制系统设计,构建了完整的电机驱动系统仿真模型。文档不仅提供了详细的技术实现路径,还附带参考文献与代码资源,便于复现和深入研究。; 适合人群:具备电机控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机高性能控制算法的设计与仿真方法;②实现无传感器矢量控制系统的搭建与优化;③深入理解弱磁控制、MTPA、SVPWM过调制等关键技术在实际系统中的应用与协调机制;④为科研项目、毕业设计或工业研发提供可复现的技术参考与仿真基础。; 阅读建议:建议结合文中提及的Matlab代码与Simulink模型进行同步仿真验证,重点关注各控制模块的参数设计与接口逻辑,同时参考所列文献深化理论理解,以实现从仿真到实际系统开发的顺利过渡。
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