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Signal Propagation in Cortical Networks: A Digital Signal Processing Approach

机译：皮质网络中的信号传播：一种数字信号处理方法

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摘要

This work reports a digital signal processing approach to representing and modeling transmission and combination of signals in cortical networks. The signal dynamics is modeled in terms of diffusion, which allows the information processing undergone between any pair of nodes to be fully characterized in terms of a finite impulse response (FIR) filter. Diffusion without and with time decay are investigated. All filters underlying the cat and macaque cortical organization are found to be of low-pass nature, allowing the cortical signal processing to be summarized in terms of the respective cutoff frequencies (a high cutoff frequency meaning little alteration of signals through their intermixing). Several findings are reported and discussed, including the fact that the incorporation of temporal activity decay tends to provide more diversified cutoff frequencies. Different filtering intensity is observed for each community in those networks. In addition, the brain regions involved in object recognition tend to present the highest cutoff frequencies for both the cat and macaque networks.
机译：这项工作报告了一种数字信号处理方法，用于表示和建模皮质网络中信号的传输和组合。信号动力学是根据扩散建模的，它可以通过有限冲激响应（FIR）滤波器对任意一对节点之间进行的信息处理进行全面表征。研究了没有时间衰减和有时间衰减的扩散。发现猫和猕猴皮层组织下面的所有滤波器都是低通性质的，从而可以根据各自的截止频率（高截止频率意味着通过它们的混合几乎没有信号变化）来概括皮层信号处理。报告并讨论了一些发现，包括以下事实：时间活动衰减的并入往往会提供更多样化的截止频率。对于这些网络中的每个社区，观察到了不同的过滤强度。此外，对象识别中涉及的大脑区域倾向于为猫和猕猴网络呈现最高的截止频率。

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