机构名称：
¥ 1.0
像肌肉纺锤体的多个本体感受信号一样，被认为可以对身体构型进行强大的估计。然而，尚不清楚主轴信号是否足以区分肢体运动。在这里，一个模拟的4- musculotendon，2关节平面肢体模型在向前和反向方向上产生了五个终点轨迹的重复循环，从每个musculotendon产生了速度和II传入信号（分别为速度和长度）产生纺锤体和II传入信号。我们发现，原始射击率的8D时间序列的互相关（四个IA，四个II）无法区分大多数运动对（〜29％精度）。但是，将这些信号投射到其1 st和2 nd主组件上大大提高了运动对的可区分性（精度为82％）。我们得出的结论是，肌肉本体受体的高维团可以区分肢体运动，但仅在降低维度后。这可以解释到达体感皮质之前的某些传入信号的预处理，例如在猫的cuneate核上处理皮肤信号。
自然界的边缘计算
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