线性估计

偏差、最佳线性估计以及基于脉冲的脑机接口算法的开环模拟和闭环性能之间的差异

同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA)，其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时，可以证明更复杂的算法（例如最佳线性估计器 (OLE)）可以大大提高重建手部运动的准确性，优于 PVA。我们称之为开环性能。相反，这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升，有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验，我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测，(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差，以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。