| dbo:abstract
|
- Spike-triggered covariance (STC) analysis is a tool for characterizing a neuron's response properties using the covariance of stimuli that elicit spikes from a neuron. STC is related to the spike-triggered average (STA), and provides a complementary tool for estimating linear filters in a linear-nonlinear-Poisson (LNP) cascade model. Unlike STA, the STC can be used to identify a multi-dimensional feature space in which a neuron computes its response. STC analysis identifies the stimulus features affecting a neuron's response via an eigenvector decomposition of the spike-triggered covariance matrix. Eigenvectors with eigenvalues significantly larger or smaller than the eigenvalues of the raw stimulus covariance correspond to stimulus axes along which the neural response is enhanced or suppressed. STC analysis is similar to principal components analysis (PCA), although it differs in that the eigenvectors corresponding to largest and smallest eigenvalues are used for identifying the feature space. The STC matrix is also known as the 2nd-order Volterra or Wiener kernel. (en)
- Коваріація по викликаних спайках (англ. Spike-triggered covariance, STC) — це метод для характеристики властивостей відповідей нейронів, що використовує коваріацію стимулу, який викликає потенціали дії нейрону.Метод коваріації по викликаних спайках схожий до методу усереднення по викликаних спайках (STA) і слугує додатковим засобом для оцінки лінійних фільтрів у . На відміну від STA, STC може бути використаний для визначення багаторозмірних властивостей простору, в якому нейрон вираховує свою відповідь.Аналіз коваріації по викликаних спайках визначає властивості стимулу, який впливає на відповідь нейрону через розкладання по власних векторах спайк-викликаної коваріаційної матриці. Власні вектори із власними числами, які статистично значимо більші або менші за власні числа коваріаційної матриці стимулу що не викликає відповідей нейрону відповідають осям стимулу по яких відповідь нейрону підсилюється або послаблюється. Аналіз коваріації по викликаних спайках схожий до аналізу головних компонент, однак відрізняється тим що власні вектори, що відповідають найбільшому і найменшому власним значенням використовуються для визначення простору стимулу, який викликає відповідь нейрону. (uk)
|
| dbo:wikiPageExternalLink
| |
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 3011 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| gold:hypernym
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- Spike-triggered covariance (STC) analysis is a tool for characterizing a neuron's response properties using the covariance of stimuli that elicit spikes from a neuron. STC is related to the spike-triggered average (STA), and provides a complementary tool for estimating linear filters in a linear-nonlinear-Poisson (LNP) cascade model. Unlike STA, the STC can be used to identify a multi-dimensional feature space in which a neuron computes its response. (en)
- Коваріація по викликаних спайках (англ. Spike-triggered covariance, STC) — це метод для характеристики властивостей відповідей нейронів, що використовує коваріацію стимулу, який викликає потенціали дії нейрону.Метод коваріації по викликаних спайках схожий до методу усереднення по викликаних спайках (STA) і слугує додатковим засобом для оцінки лінійних фільтрів у . На відміну від STA, STC може бути використаний для визначення багаторозмірних властивостей простору, в якому нейрон вираховує свою відповідь.Аналіз коваріації по викликаних спайках визначає властивості стимулу, який впливає на відповідь нейрону через розкладання по власних векторах спайк-викликаної коваріаційної матриці. (uk)
|
| rdfs:label
|
- Spike-triggered covariance (en)
- Коваріація по викликаних спайках (uk)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageDisambiguates
of | |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
