| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 本文主要研究工作 | 第11页 |
| 1.3 预备知识 | 第11-18页 |
| 1.3.1 调制函数 | 第11-13页 |
| 1.3.2 编码和解码的一般模型 | 第13-15页 |
| 1.3.3 多感官神经元群体对来自不同神经元群体反应的综合 | 第15-16页 |
| 1.3.4 Fisher信息量 | 第16-18页 |
| 第二章 神经元群体对二维刺激的编码和解码 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 神经元群体关于二维刺激的编码模型 | 第18-19页 |
| 2.3 神经元群体关于二维刺激的Bayes解码模型 | 第19-21页 |
| 2.4 Fisher信息矩阵 | 第21-24页 |
| 2.5 多感官神经元群体对二维刺激的最优估计 | 第24-28页 |
| 2.5.1 由多个神经元群体所决定的二维刺激的后验分布 | 第24-26页 |
| 2.5.2 多感官神经元群体对二维刺激的最优估计 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 由神经元群体的放电率判断目标是否出现 | 第29-36页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 由神经元群体的放电率决定的判断函数 | 第29-33页 |
| 3.2.1 目标识别的判断函数 | 第29-31页 |
| 3.2.2 神经元群体放电率的概率密度函数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 均匀的干扰项 | 第32页 |
| 3.2.4 非均匀的干扰项 | 第32-33页 |
| 3.3 数值模拟 | 第33-35页 |
| 3.3.1 通过神经元群体的放电率对目标识别的判断函数的模拟 | 第33-34页 |
| 3.3.2 目标出现的先验概率对判断目标是否出现的影响 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 考虑基于随机振幅的相关性的编码与解码模型 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 模型介绍 | 第36-37页 |
| 4.3 Fisher信息量 | 第37-41页 |
| 4.4 对方向θ的解码及识别 | 第41-44页 |
| 4.4.1 似然函数 | 第41-43页 |
| 4.4.2 对不同方向的识别 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 5.1 本文总结 | 第45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在校期间研究成果及发表的学术论文 | 第50页 |
