55、手臂运动中线索整合的神经机制探索

手臂运动中线索整合的神经机制探索

1. 不同脑区对视觉和本体感觉信号的整合

1.1 相关脑区的初步研究

在研究手臂运动的神经机制时,多个脑区的作用受到关注。一些研究发现,肢体位置的变化会使某区域神经元的反应性产生约25%的改变,而可见手臂位置的调节作用仅在5% - 10%左右,这与在手臂运动多感觉线索整合中起重要作用的区域预期不符。并且,由于实验中动物的肢体是被动放置的,未涉及运动过程(传出副本)对位置编码的贡献。

1.2 PMv区的研究

  • 视觉与本体感觉信号整合 :Graziano及其同事对PMv区进行了研究。在实验中,将小球沿水平方向移向固定在两个水平位置之一的手臂。该区域的神经元对小球移向手臂的视觉刺激有优先反应,且这些神经元具有触觉感受野,也会对手臂位置变化做出反应,是多模态(视觉、触觉、本体感觉)的。视觉感受野会随手臂移动,呈现“以手臂为中心”的特点,这表明PMv区将关于外部物体的视觉信息与躯体信息进行了整合。
  • 内在视觉信息整合的研究 :后续实验中,Graziano等人通过遮挡手臂视线部分解决了内在躯体信息与内在视觉信息(关于身体部位的视觉信息)整合的问题。当遮挡手臂视线时,感受野的移动减少,说明这些神经元也整合了关于手臂位置的视觉信息。通过改变假猴手臂的位置进一步研究发现,视觉感受野的移动程度与移动真手臂时相近,支持了这些神经元编码内在视觉刺激的观点。但由于测试神经元数量少以及存在并发的外在和内在视觉刺激,难以可靠衡量PMv区神经元受内在视觉和躯体信号调节的程度。而且,此研究中手臂位置是被动改变的,传出副本对肢体位置编码的贡献尚不
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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