Wozu benötigt man (im neuronalen Zusammenhang) die
Kreuzkorrelationsfunktion?
Wozu die Autokorrelationsfunktion?
Wenn Sie in Folie
die Kreuzkorrelation zwischen A und B für alle Spikes A
ermitteln würden, wie hoch wäre dann der Count im Bin [0,1] des
Kreuzkorrelogramms?
Durch welche neuronalen Verschaltungen können die drei Kreuzkorrelogramme
unten entstehen (zeichnen)?
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1) Wie sieht hier die Korrelation zwischen C und B aus ? Wie die zwischen A und C ?
(Zeichnen!)
Erst wenn Sie diese Aufgabe gelöst haben klicken Sie bitte weiter!
2) Weshalb ist die Korrelation zwischen A und C nicht identisch zu der Korrelation zwischen C
und A?
Prüfen Sie nun:
StimmtAufgabe
ihre Lösungist
zu (1)
in Anbetracht
von (2)?
Nächste
hier
drunter 
Wozu berechnet man einen Shift (oder Shuffle) Predictor?
Wie macht man das eigentlich?
Warum schlägt diese Korrektur fehl, wenn die Zellen mit jeweils unterschiedlichen
Latenzen bei den verschiedenen Reizwiederholungen antworten?
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2
Erläutern Sie wie dieser Bewegungsdetektor (links) funktioniert.
Weshalb wird hier eine Kreuzkorrelation berechnet?
Delay
(- t)
Was versteht man unter „intra-aural time difference und
weshalb ist diese wichtig?
Erklären Sie das untenstehende Modell zum Richtungshören.
Compare
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Welche Neurone antworten für die zwei verschiedenen
Spikefolgen?
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6
The response profile of a cortical simple cell
has the shape of a Gabor function.
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8
Correlations
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3) determine motion and sound perceptions
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Motion is correlation in time and space:
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Motion is correlation in time and space:
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Motion is correlation in time and space:
This point is
on at time t
This point is
on at time t + t
We see motion when two neighbouring
spatial positions are stimulated with a
temporal delay.
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Motion is correlation in time and space:
This point is
on at time t
This point is
on at time t + t
We see motion when two neighbouring
spatial positions are stimulated with a
temporal delay.
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Motion detection by correlation:
Motion is detected by comparing the
responses of two photoreceptors
Delay
(- t)
Compare
The signal of the first photoreceptor is delayed
by - t
Then the comparison stage detects whether
both signals arrive at the same time
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Interaural Time Difference (ITD):
Sound coming from a particular location in
space reaches the two ears at different
times.
From the interaural time difference the
azimuth of the sound direction can be
estimated.
S  ct
Example:
S  10cm
c  330m/s
t  0.3msec
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Transformation of sound to spikes:
When a sound wave of a particular frequency
reaches the (left) ear, a certain set of hair cells
(those that encode this frequency) become excited.
These hair cells generate spikes. These spikes
always appear at the same phase of the wave.
They are „phase-locked“.
The same sound wave reaches the right ear a
little later. This gives a phase shift between left
and right ear. Spikes are again phase-locked to
the sound wave.
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Transformation of sound to spikes:
When a sound wave of a particular frequency
reaches the (left) ear, a certain set of hair cells
(those that encode this frequency) become excited.
These hair cells generate spikes. These spikes
always appear at the same phase of the wave.
They are „phase-locked“.
The same sound wave reaches the right ear a
little later. This gives a phase shift between left
and right ear. Spikes are again phase-locked to
the sound wave.
Difference in spike times ~ sound azimuth !
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Delay line correlator:
Each neuron receives input from both ears.
Due to the lengths of the two axons, the inputs
arrive at different times.
The neuron acts as a „coincidence detector“
and only fires if two spikes arrive at the same
time.
=> Each neuron encodes a specific interaural time difference.
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Delay lines in the owl brain:
Ear -> Auditory nerve -> NM -> NL -> LS -> ICx
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Correlation:
 L(t ) * R(t  t )dt
Average over time
L(t ) * R(t  t )
Coincidence detection
R(t  t )
Time delay
L(t )
Left spike train
R(t )
Right spike train
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Delay (