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摘要。要实现能够在自然行为期间跨多个时空尺度进行长期神经记录的神经技术，需要新的建模和推理方法，这些方法可以同时解决两个挑战。首先，这些方法应该从多个记录源（例如脉冲和场电位）汇总所有活动尺度的信息。其次，这些方法应该检测自然场景和长期记录期间行为和/或神经动力学状态的变化。先前的状态检测方法是针对单一活动尺度而不是多尺度活动开发的，先前的多尺度方法没有考虑状态切换并且适用于静止情况。在这里，我们通过开发切换多尺度动力系统模型和相关的过滤和平滑方法来应对这两个挑战。该模型描述了多尺度尖峰场活动中未观察到的大脑状态的编码。它还允许使用未观察到的状态状态进行状态切换动力学，该状态决定每个时间步的动态和编码参数。我们还设计了相关的切换多尺度推理方法，从同时发生的尖峰场活动中估计未观察到的状态和大脑状态。我们在大量数值模拟和记录在猴子身上的前额叶脉冲场数据中验证了这些方法，猴子为了获得流体奖励而进行扫视。我们表明，这些方法可以成功地结合脉冲和场电位观测，同时准确地跟踪状态和大脑状态。这样，与单尺度切换方法或固定多尺度方法相比，这些方法可以更好地估计状态。这些建模和推理方法有效地结合了状态检测和多尺度观测。因此，它们可以促进对潜在切换神经群体动态的研究，并通过在出现状态依赖的多尺度活动和行为的自然场景中进行推理来改善未来的脑机接口。
切换机制的建模和推理方法——...
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