Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
تی ممکن است در کل هیچ پیاده سازی نداشته باشد. این یک فرصت از دست رفته است. اسلوب ساختگی می تواند یک رشته به رشتهٔ لاگ های عمومی اضافه کند. رشتهٔ لاگ شده باید بیش از «شخص ذخیره شد» باشد، یا ممکن است شامل برخی از جزئیات از نمونه شیء فرد(Person)، مانند نام یا شناسه باشد. اگر کد تست شده بعد از اجرای تعداد معینی دستور که شامل ذخیرهٔ اطلاعات شخص می شود محتویات رشتهٔ لاگ ها را چک کند می تواند بفهمد که اسلوب ذخیرهٔ اطلاعات شخص به تعداد بار درستی صدا شده است یا نه. با این روش می توان اشکالات غیرقابل مشاهده ای که باعث ضعیف شدن عملکرد برنامه می شوند را نیز پیدا کرد. برای مثال برنامه نویس، نگران از دست دادن اطلاعات شخص، ممکن است چند بار اسلوب مورد نظر را صدا زده باشد در حالی که یک بار صدا زدن اسلوب کافی بوده است. استفاده در توسعه تست محور. برنامه نویسانی که با روش توسعه مبتنی بر تست (TDD) در هنگام توسعهٔ نرم افزار از اشیاء ساختگی استفاده می کنند. اشیاء ساختگی با نیازهای رابط کاربری اشیا واقعاً پیچیده مطابق هستند و جانشین آن ها می شوند. در نتیجه آنها به برنامه نویسان اجازهٔ توسعهٔ قابلیت ها و انجام تست واحد روی آنها را می
دهند بدون این که نیاز باشد کلاس های پیچیدهٔ اصلی و زیربنایی را صدا زنند. استفاده از اشیاء ساختگی، به توسعه دهندگان این اجازه را می دهد که تست های خود را بر روی رفتار سیستم تحت آزمایش متمرکز کنند بدون اینکه نگران وابستگی های آن باشند. به عنوان مثال، آزمایش یک الگوریتم پیچیده بر اساس حالت های خاص اشیاء متعدد می تواند با استفاده از اشیاء ساختگی به جای اشیاء واقعی انجام شود. به غیر از مسائل پیچیدگی و منافع حاصل از این تفکیک دغدغه ها، مسائلی در مورد سرعت عمل نیز وجود دارد. توسعه یک تکه واقعی نرم افزار با استفاده از TDD ممکن است به راحتی شامل چندصد آزمون واحد باشد. اگر بسیاری از این آزمون ها سیستم را وادار به برقراری ارتباط با پایگاه داده، سرویس های وب و دیگر سیستم های ارتباطات بین پردازشی یا سیستم های شبکه کنند، آنگاه این مجموعهٔ آزمایش های واحد سریعاً کند می شود و نمی تواند با سرعت عادی اجرا شود. این به نوبه خود منجر به عادت های بد و بی میلی توسعه دهنده به حفظ اصول اساسی TDD می شود. هنگامی که اشیاء ساختگی با اشیاء واقعی جایگزین می شوند، قابلیت پایان به پایان نیاز به آزمایش های بیشتری نیاز دارد. این آزمایش ها به
جای آزمایش های واحد، آزمایش های ادغامی خواهند بود. محدودیت ها. استفاده از اشیاء ساختگی می تواند به راحتی تست واحد را به پیاده سازی کد مورد آزمایش متصل کند. به عنوان مثال، بسیاری از چارچوب های شیء ساختگی به توسعه دهنده این اجازه را می دهند تا ترتیب و تعداد دفعات صدا شدن شیء ساختگی توسط شیء مورد آزمایش را زیر نظر بگیرد. بازسازی های بعدی کد مورد آزمایش قرار گرفته، می تواند باعث عدم موفقیت آزمایش شود، هرچند که تمام اسلوب های شیء ساختگی هنوز از قرارداد پیاده سازی قبلی پیروی می کنند. این نشان می دهد که تست واحد باید رفتار بیرونی اسلوب را آزمایش کند و نه پیاده سازی داخلی آن. استفاده بیش از حد از اشیاء ساختگی به عنوان بخشی از مجموعهٔ آزمون های واحد می تواند باعث افزایش قابل توجه نیاز به نگهداری هنگام تکمیل شدن یا بازسازی سیستم شود. نگهداری نادرست چنین آزمایش هایی در طول تکامل سیستم می تواند باعث ندیدن مشکلاتی شود که در صورت استفاده از نمونه کلاس های واقعی در تست واحد به راحتی تشخیص داده می شدند. از طرفی، استفاده از یک اسلوب ساختگی ممکن است به پیکربندی بسیار کمتر و ساده تری نسبت به راه اندازی کل کلاس واقعی نیاز داشته
باشد و در نتیجه نیاز به نگهداری را کاهش دهد. اشیاء ساختگی باید به درستی رفتار جسم واقعی را مدل سازی کنند. در صورتی که جسم واقعی توسط یک توسعه دهندهٔ دیگر نوشته شده باشد یا هنوز نوشته نشده باشد، مدل سازی درست رفتار آن می تواند دشوار باشد. اگر رفتار به درستی مدل نشده باشد، آنگاه آزمایش های واحد ممکن است موفقیت آمیز باشد حتی اگر در زمان اجرا و در شرایطی مشابه با شرایط آزمون واحد، شکست رخ دهد؛ بنابراین نتیجهٔ تست واحد نادرست است.
نوسان عصبی یا موج مغزی، الگوهای ریتمیک یا تکراری فعالیت عصبی در سیستم عصبی مرکزی هستند. بافت عصبی می تواند فعالیت های نوسانی را به طرق مختلف به وجود آورد، که به وسیله مکانیسم درون نورون های فردی یا با تعامل بین نورون ها هدایت می شود. در نورون های فردی، نوسانات ممکن است به عنوان نوسان در پتانسیل غشا یا به عنوان الگوهای ریتمیک پتانسیل های عمل عمل کنند، که پس از آن موجب فعال شدن نوسانات نورون ها می شود. در سطح گروه های عصبی، فعالیت هماهنگ با تعداد زیادی از نورون ها می تواند به نوسانات ماکروسکوپی منجر شود که می تواند در الکتروانسفالوگرام مشاهده شود. فعالیت های نوسان در گروه های نورونی به طور کلی از ارتباطات بازخورد بین نورون ها ناشی می شود که منجر به هماهنگ سازی الگوهای شلیک آن ها می شود. تعامل بین نورون ها می تواند باعث افزایش نوسانات در فرکانس های مختلف نسبت به فرکانس شلیک نورون های فردی شود. یک مثال شناخته شده از نوسانات مغناطیسی عصبی فعالیت آلفا است. نوسان های عصبی توسط محققان در اوایل سال ۱۹۲۴ (توسط هانس برگر) مشاهده شد. بیش از ۵۰ سال بعد، رفتار نوسانی ذاتی در عصب های ستون مهره داران رخ داد، اما نقش عملکردی
آن هنوز کاملاً درک نشده است. نقش احتمالی نوسان های عصبی شامل اتصال ویژگی، مکانیزم انتقال اطلاعات است. در دهه های گذشته، فهم این موضوع به دلیل پیشرفت در تصویربرداری مغز، بیشتر شده است. محدوده اصلی تحقیق در علوم اعصاب شامل تعیین اینکه چگونه نوسانات تولید می شوند و نقش آن ها می باشد. فعالیت های نوسان در مغز به طور گسترده ای در سطوح مختلف سازمان بندی می شود و به نظر می رسد نقش مهمی در پردازش اطلاعات عصبی داشته باشد. تاریخچه. ریچارد کاتون فعالیت الکتریکی را در نیمکره مغزی خرگوش و میمون کشف کرد و یافته هایش را در سال ۱۸۷۵ منتشر کرد. آدولف بک در سال ۱۸۹۰، مشاهدات خود را از فعالیت الکتریکی خودبخودی مغز خرگوش و سگ منتشر کرد که شامل نوسان های ریتمیک که توسط نور تغییر یافته و به وسیله الکترودهای سطح مغز تشخیص داده شده بود. قبل از هانس برگر، ولادیمیر ولدیمویوویچ اولین EEG حیوانات و توانایی تحریک شده از یک سگ را منتشر کرد. بررسی اجمالی. نوسانات عصبی در سراسر سیستم عصبی مرکزی و در تمام سطوح، و شامل، پتانسیل میدان محلی و در مقیاس بزرگ نوسانات که می تواند توسط اندازه گیری های کامپیوتری (EEG)اندازه گیری شود. به طور کلی، نوسان
ات را می توان با فرکانس، دامنه و فاز آن ها مشخص کرد. این خواص سیگنال می تواند از ضبط های عصبی با استفاده از تجزیه و تحلیل فرکانس زمان استخراج شود. در نوسانات وسیع، تغییرات دامنه ای به دلیل تغییرات در هماهنگ سازی در یک گروه عصبی در نظر گرفته می شود که به عنوان هماهنگ سازی محلی نامیده می شوند. علاوه بر هماهنگ سازی محلی، فعالیت نوسانی ساختارهای عصبی (تک سلولی یا گروه های عصبی) هماهنگ می شوند. نوسانات عصبی و هماهنگ سازی با بسیاری از توابع شناختی مانند انتقال اطلاعات، ادراک، کنترل موتور و حافظه مرتبط است. نوسان های عصبی در فعالیت های عصبی تولید شده توسط گروه های بزرگ نورون بیشتر مورد مطالعه قرار گرفته اند. فعالیت های قوی مغز را می توان با تکنیک هایی مانند EEG اندازه گیری کرد. به طور کلی، سیگنال های EEG دارای محتوای طیف گسترده ای شبیه به نویز صورتی است، اما همچنین فعالیت های نوسان در پهنای فرکانسی مشخص را نشان می دهد. اولین پهنای فرکانسی کشف شده و شناخته شده، فعالیت آلفا (۸ تا ۱۲ هرتز) که می تواند در هنگام بیداری آرام از لوب آوندی مشاهده شود و هنگامی که چشم بسته است، افزایش می یابد. سایر باندهای فرکانس عبارتند از:
دلتا (1 – ۴ هرتز)، تتا (4 – ۸ هرتز)، بتا (13 – ۳۰ هرتز)، گامای ضعیف(30 – ۷۰ هرتز) و گامای قوی (70 – ۱۵۰ هرتز). در واقع، سیگنال EEG به طور چشمگیری در طول خواب تغییر می کند و انتقال از فرکانس های بالا به فرکانس های پایین مانند آلفا صورت میگیرد. در واقع، مراحل مختلف خواب معمولاً با محتوای طیفی EEG مشخص می شود. در نتیجه، نوسان های عصبی با حالت های شناختی مانند آگاهی و خودآگاهی مرتبط است. گرچه نوسانات عصبی در فعالیت مغز انسان عمدتاً با استفاده از EEG بررسی می شود، اما همچنین با استفاده از تکنیک های تهاجمی مانند ضبط تک واحد می توان فعالیت مغز را مشاهده کرد. نورون ها می توانند الگوهای ریتمیک پتانسیل های عمل و اسپایک تولید کنند. برخی از انواع نورون ها تمایل به آتش در فرکانس های خاص، به اصطلاح "رزوناتور". رگبار نورونی یکی دیگر از شکل های ریتمیک است. فعالیت نوسانی نیز می تواند در شکل نوسانات پتانسیل غشاء زیر باند (یعنی عدم وجود پتانسیل عمل) مشاهده شود. اگر عصب های متعدد همزمان تحریک شوند، می توانند موجب نوسان در پتانسیل های محلی شوند. مدل های کمی می توانند قدرت نوسان های عصبی را تخمین بزنند. نوسان های عصبی معمولاً از ی
ک چارچوب ریاضی مورد مطالعه قرار می گیرند و متعلق به حوزه "نورودینامیک"، محدوده تحقیقاتی در علوم شناختی است که متمرکز بر شخصیت پویا فعالیت عصبی در توصیف عملکرد مغز است. که یک سیستم دینامیکی را در نظر می گیرد و از معادلات دیفرانسیل برای توصیف نحوه فعالیت عصبی در طول زمان استفاده می کند. و به طور خاص، هدف آن است که الگوهای دینامیکی فعالیت مغز را به توابع شناختی مانند ادراک و حافظه مرتبط سازد. در شکل بسیار انتزاعی، نوسانات عصبی را می توان با به صورت فرم بسته تحلیل کرد هنگامی که در یک محیط فیزیکی بیشتر واقع گرایانه مورد مطالعه قرار می گیرد، فعالیت های نوسانی به طور کلی با استفاده از شبیه سازی کامپیوتری یک مدل محاسباتی مورد مطالعه قرار می گیرد. توابع نوسان های عصبی گسترده هستند و برای انواع مختلف فعالیت های نوسان متفاوت هستند. نمونه هایی از تولید فعالیت های ریتمیک مانند ضربان قلب و اتصال عصبی ویژگی های حسی در درک، مانند شکل و رنگ یک شی است. نوسان های عصبی نقش مهمی در بسیاری از اختلالات عصبی مانند هماهنگ سازی بیش از حد در طول فعالیت تشنج در صرع و ترمور در بیماران مبتلا به پارکینسون دارند. فعالیت نوسانی نیز می توانید
استفاده برای کنترل دستگاه های خارجی در رابط مغز و کامپیوتر، که در آن افراد می توانند یک دستگاه خارجی را با مغز خود کنترل کنند. فیزیولوژی. فعالیت های نوسان در سراسر سیستم عصبی مرکزی در تمام سطوح دیده می شود. سه سطح مختلف به طور گسترده شناخته شده است: مقیاس میکرو (فعالیت یک نورون تک)، مقیاس مزو (فعالیت یک گروه محلی از نورون) و مقیاس بزرگ (فعالیت مناطق مختلف مغز). میکروسکوپیک. نورون ها باعث ایجاد پتانسیل عمل می شوند که منجر به تغییر در پتانسیل غشای الکتریکی می شود. نورون ها می توانند پتانسیل های عمل چندگانه را به ترتیب ایجاد کنند که به اصطلاح "اسپایک قطار" هستند. و باعث انتقال اطلاعات در مغز می شود. قطارهای اسپایک می توانند انواع الگوهای مختلفی مانند ریتمیک و لرزان را تشکیل دهند و اغلب فعالیت های نوسان را نشان می دهند. فعالیت نوسان در نورون های تک نیز می تواند در نوسانات زیر آستانه در پتانسیل غشا دیده شود. این تغییرات ریتمیک در پتانسیل غشاء به آستانه نمی رسند و بنابراین پتانسیل عمل را به وجود نمی آورند. آن ها می توانند از پتانسیل های postsynaptic از ورودی های همزمان یا از ویژگی های درونی نورون ها حاصل شود. اسپا
یک های عصبی می توانند از طریق الگوهای فعالیت آن ها طبقه بندی شوند. تحریک پذیری نورون ها می تواند در کلاس های I و II تقسیم شود. نورون های کلاس I می توانند پتانسیل های عمل را با فرکانس دلخواه کم با توجه به قدرت ورودی تولید کنند، در حالی که نورون های کلاس II باعث ایجاد پتانسیل عمل در یک باند فرکانسی خاص می شوند که نسبت به تغییرات در قدرت ورودی نسبتاً غیر حساس است. نورون های کلاس II نیز بیشتر مستعد ابتلا به نوسان های پائین آستانه در پتانسیل غشا هستند. مزوسکوپیک. گروهی از نورون ها همچنین می توانند فعالیت نوسانی ایجاد کنند. از طریق تعاملات سیناپسی، الگوهای شلیک از نورون های مختلف ممکن است هماهنگ و تغییرات ریتمیک در پتانسیل الکتریکی ناشی از پتانسیل های عمل خود را (تداخل سازنده). به عبارت دیگر، الگوهای شلیک هماهنگ در نتیجه ورودی هماهنگ شده به دیگر مناطق قشر است که موجب نوسانات دامنه وسیع پتانسیل میدان محلی می شود. این نوسانات در مقیاس بزرگ نیز می تواند در خارج از پوست سر با استفاده از الکتروانسفالوگرافی (EEG) و مغناطیس فلاونوگرافی (MEG) اندازه گیری شود. پتانسیل های الکتریکی تولید شده توسط نورون های تک بسیار کوچک است
که می توانند خارج از پوست سر جمع شوند و فعالیت EEG یا MEG همواره منعکس کننده تقسیم فعالیت های همزمان هزاران یا میلیون ها نورون با جهت گیری فضایی مشابه است. نورون ها در یک گروه عصبی، به ندرت در همه لحظات آتش می زنند، به طور کامل هماهنگ می شوند. در عوض، احتمال شلیک به طور ریتمیک تعدیل شده است، به طوری که نورون ها بیشتر در معرض آتش سوزی در یک زمان قرار می گیرند، که موجب نوسانات در فعالیت متوسط آن ها می شود (شکل را در بالای صفحه ببینید). به همین ترتیب، فرکانس نوسانات وسیع در مقایسه با الگوی شلیک نورون های فردی نیازی به مقایسه ندارد. نورون های قشر جداگانه به طور منظم تحت شرایط خاصی قرار می گیرند، اما در سلول های مغز نخاعی با ورودی های سیناپسی بسیار نوسان بمباران می شوند و به طور ظاهری به طور تصادفی آتش می زنند. با این حال، اگر احتمال یک گروه عظیم از نورون ها به صورت ریتمیک در یک فرکانس رایج تغییر شکل داده شود، نوسانات در میدان متوسط تولید می شود (همچنین در بالای صفحه نیز شکل گرفته است). گروه های عصبی می توانند فعالیت نوسانی را به صورت درونزا از طریق تعاملات محلی بین نورون های هیجان انگیز و مهارکننده تولید کنند. به
طور خاص، اینترنورونهای مهارکننده در ایجاد همگام سازی گروه عصبی نقش مهمی را در ایجاد یک پنجره باریک برای تحریک مؤثر و رونمایی از سرعت شلیک نورون های تحریک کننده ایفا می کنند. ماکروسکوپی. نوسان عصبی می تواند از تعامل بین نواحی مختلف مغز از طریق ساختاری به وجود آید کانکتوم. تاخیر زمانی در اینجا نقش مهمی دارد. از آنجاییکه همه قسمت های مغز به دو طرف هدایت میکنند، این اتصالات بین زمینه مغز، حلقه های فیدبک را ایجاد می کنند. حلقه های مثبت فیدبک باعث ایجاد فعالیت نوسانی می شوند که در آن فرکانس به معکوس زمان تأخیر وابسته است. یک نمونه از چنین حلقه فیدبکی، اتصالات بین تالاموس و قشر می باشد - تابش های تالاماکورتیکال. این شبکه تالاماکورتیکال قادر به تولید فعالیت نوسانی به نام تشدید تلاموپورکاتیک است. شبکه تالاموکورتیک نقش مهمی در تولید فعالیت آلفا ایفا می کند. در یک مدل شبکه مغز با اتصال واقعی آناتومیک و تأخیر انتشار در محدوده مغز، نوسانات در محدوده فرکانس بتا از هماهنگی جزئی از زیرمجموعه مناطق مغزی نوسان در گروه گاما (تولید شده در سطح mesoscopic) ظاهر می شود. مکانیسم ها. خواص نورون. دانشمندان برخی خصوصیات ذاتی عصبی را ش
ناسایی کرده اند که نقش مهمی در تولید نوسانات بالقوه غشاء ایفا می کنند. به طور خاص، کانال های یونی وابسته به ولتاژ در تولید توان بالقوه عمل می کنند. پویایی این کانال های یونی در مدل هوچکین-هاکسلی که به خوبی نشان می دهد که چگونه پتانسیل های عمل با استفاده از مجموعه ای از معادلات دیفرانسیل آغاز و منتشر می شوند. با استفاده از تجزیه و تحلیل بیوگرافی، انواع مختلف نوسانی این مدل های عصبی را می توان تعیین کرد، که امکان طبقه بندی انواع واکنش های عصبی را فراهم می کند. دینامیک نوسانات نورپردازی عصبی که در مدل هوچکین-هاکسلی شناسایی شده است، با نتایج تجربی همخوانی دارد. علاوه بر نوسانات دوره ای متقاطع غشاء، یعنی رفتارهای رزونانسی که به پتانسیل عمل منجر نمی شود، همچنین می توانند فعالیت های نوسان را با تسهیل فعالیت های همزمان از نورون های همسایه، در فعالیت های نوسان کنند. مانند نورون های ضربان ساز در ژنراتورهای الگوی مرکزی، زیرمجموعه های سلول های قشر، فوران هایی از سنبله ها (خوشه های کوتاه از سنبله ها) را به صورت ریتمیک در فرکانس های ترجیح داده تولید می کنند. نورون های انفجاری می توانند به عنوان ضربان ساز برای نوسانات شبکه
های همزمان عمل کنند و انفجارهای سنبله ممکن است موجب افزایش رزونانس نورونی شود. خواص شبکه. صرف نظر از خواص ذاتی نورون، خواص شبکه عصبی بیولوژیکی نیز یک منبع مهم فعالیت نوسان است. نورون ها از طریق سیناپس با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند و زمان بندی قطارهای سنبله در نورون های پسین پدید می آید. بسته به خواص اتصال، از قبیل استحکام اتصال، تأخیر زمانی و اینکه آیا اتصال موجب تحریک یا مهار است، قطارهای سنبله های نورون های متصل شده می توانند هماهنگ شوند. نورون ها به صورت محلی متصل می شوند و خوشه های کوچک تشکیل می شوند که گروه های عصبی نامیده می شوند. ساختارهای شبکه فعالیت های نوسان خاصی را در فرکانس های مشخص تولید می کنند. برای مثال، فعالیت های عصبی توسط دو جمعیت از سلول های "مهار کننده" و "تحریک کننده" مرتبط با یکدیگر می توانند نوسانات خود به خود را نشان دهند که توسط مدل ویلسون-کوان توصیف می شود. اگر گروهی از نورون ها در فعالیت نوسان همگام درگیر شوند، گروه عصبی می تواند به عنوان یک نوسانگر به صورت ریاضی نمایان شود. گروه های عصبی مختلف از طریق اتصالات طولانی مدت پیوند داده می شوند و یک شبکه از اسیلاتورهای ضعیف مرتبط در م
قیاس فضایی را تشکیل می دهند. اسیلاتورهای ضعیف می توانند طیف وسیعی از دینامیک را شامل نوسان کنند. اتصالات طولانی مدت بین ساختارهای مختلف مغز، مانند تالاموس و قشر مغز (با توجه به نوسانات تالاموکورتیک)، با توجه به سرعت هدایت سریع اکسونها، تأخیر زمانی را شامل می شوند. از آنجا که بیشتر اتصالات متقابل هستند، آن ها حلقه های برگشت پذیر را پشتیبانی می کنند که فعالیت های نوسانی را توجیه می کنند. نوسانات ثبت شده از مناطق مختلف قشر می توانند همگام سازی شوند تا شبکه های بزرگ مغزی تشکیل دهند که دینامیک و قابلیت اتصال آن ها را می توان با استفاده از تحلیل طیفی و اقدامات علیت گرنجر مورد بررسی قرار داد. فعالیت منسجم فعالیت مغز در مقیاس بزرگ می تواند پیوندهای پویا بین ارایه های مغز برای ادغام اطلاعات توزیع شود. مدل سازی عصبی. علاوه بر تداخل مستقیم سیناپسی مستقیم بین نورون ها که یک شبکه را تشکیل می دهند، فعالیت نوسانی توسط نورومودولاتورها در مقیاس زمان بسیار کندتر تنظیم می شود. بدین معنی است که سطوح غلظت برخی از انتقال دهنده های عصبی برای تنظیم مقدار فعالیت نوسانی شناخته شده است. به عنوان مثال، غلظت GABA به طور پیوسته با فرکانس
نوسانات در محرک های القا شده ارتباط دارد. تعدادی از هسته ها در ساقه مغز و در همه سطوح مغز تأثیر می گذارند که تأثیر بالای انتقال دهنده های عصبی مانند نوراپی نفرین، استیل کولین و سروتونین را نشان می دهد. این سیستم های انتقال دهنده عصبی بر وضعیت فیزیولوژیکی، مانند بیداری یا تحریک، تأثیر می گذارد و تأثیر مشخصی روی دامنه امواج مغزی مختلف مانند فعالیت آلفا دارد. شرح ریاضی. اغلب نوسانات را می توان با استفاده از ریاضی توصیف و تحلیل کرد. ریاضیدانان چندین مکانیزم دینامیکی را شناسایی کرده اند که ریتمیکایی را تولید می کنند. در میان مهم ترین نوسانگرهای هارمونیک (خطی)، نوسانگرای سیکل محدود و نوسانگرهای بازخورد با تأخیر است. نوسانات هارمونیک به طور طبیعی در طبیعت به نظر می رسد - نمونه هایی از امواج صوتی، حرکت یک آونگ و ارتعاشات هر نوع است. آن ها به طور کلی هنگامی به وجود می آیند که یک سیستم فیزیکی با درجهٔ کوچک از حالت انرژی حداقل تحریک می شود و به طور ریاضی به خوبی درک می شود. نوسانگرهای هارمونیک مبتنی بر نویز به طور واقعی شبیه سازی ریتم آلفای در EEG بیداری و نیز امواج آهسته و اسپیندل در EEG خواب است. الگوریتم های تحلیل EE
G موفقیت آمیز بر اساس چنین مدل هایی بود. چندین اجزای EEG بیشتر با نوسانات محدودیت یا بازخورد بازخورد توصیف می شوند. نوسانات چرخهٔ محدودی از سیستم های فیزیکی ناشی می شود که انحرافات زیادی از تعادل نشان می دهد، در حالی که نوسانات بازخورد تأخیر زمانی رخ می دهد که مؤلفه های یک سیستم پس از تأخیر زمانی معنی داری را تحت تأثیر قرار می دهند. نوسانات چرخه محدود می تواند پیچیده باشد اما ابزارهای ریاضی قدرتمند برای تحلیل آن ها وجود دارد؛ ریاضیات نوسانات بازخورد تأخیری در مقایسه با ابتدایی است. نوسانگرهای خطی و اسیلاتورهای چرخه محدود، به لحاظ کیفی تفاوت در نحوه پاسخ آن ها به نوسانات ورودی است. در یک نوسانگر خطی، فرکانس بیشتر یا کمتر ثابت است، اما دامنه آن می تواند به شدت متفاوت باشد. در یک اسیلاتور چرخه محدود، دامنه تمایل دارد بیشتر یا کمتر ثابت باشد، اما فرکانس می تواند به شدت متفاوت باشد. یک ضربان قلب، نمونه ای از نوسانات چرخه محدود است که فرکانس ضربه ها به طور گسترده ای متفاوت است، در حالی که هر ضربات فردی همچنان به مقدار مشابه خون پمپ می کند. مدل های محاسباتی انواع انتزاعی را برای توصیف دینامیکی نوسان نوسانی مشاهده شد
ه در فعالیت مغز اتخاذ می کنند. بسیاری از مدل ها در این زمینه استفاده می شوند، هر کدام در یک سطح متفاوت انتزاع تعریف شده و سعی می کنند جنبه های مختلف سیستم های عصبی را مدل کند. آن ها از مدل های رفتار کوتاه مدت نورون های فردی، از طریق مدل هایی از چگونگی پویایی مدارهای عصبی حاصل از تعاملات بین نورون های فردی، به مدل های رفتار چگونه می توانند از ماژول های عصبی انتزاعی که نشان دهنده زیر سیستم های کامل هستند، به وجود آورند. مدل نورون تک. یک مدل از یک نورون بیولوژیکی یک توصیف ریاضی از خواص سلول های عصبی یا نورون ها است که برای توصیف و پیش بینی فرایندهای بیولوژیکی دقیق طراحی شده است. مدل موفقیت آمیز از نورون ها، مدل Hodgkin-Huxley، بر اساس داده های آکسون غول پیکر ماهی مرکب است. این مجموعه ای از معادلات دیفرانسیل معمولی غیر خطی است که تقریباً ویژگی های الکتریکی یک نورون، به ویژه تولید و انتشار پتانسیل های عمل است. این مدل بسیار دقیق است و هودگکین و هاکسلی جایزه نوبل سال ۱۹۶۳ در فیزیولوژی یا پزشکی را برای این کار دریافت کردند. ریاضیات مدل هاجکین-هاکسلی کاملاً پیچیده است و چندین روش ساده مانند مدل فیتزوخ-ناگووم و مدل هن
دی-رول ارائه شده است. چنین مدلهایی فقط دینامیک پایه عصبی را جذب می کنند، مانند ریتمیک و لرزش، اما کارایی بیشتری در محاسبات دارند. مدل اسپایکینگ. یک مدل شبکه عصبی، جمعیتی از نورون های متصل شده فیزیکی یا گروهی از نورون های متمایز را توصیف می کند که ورودی ها یا اهداف سیگنال یک مدار قابل تشخیص را تعریف می کنند. این مدل ها به منظور توصیف نحوه پویایی مدارهای عصبی از اثر متقابل بین نورون های فردی، هدف می گیرند. تعاملات محلی بین نورون ها می تواند منجر به هماهنگ سازی فعالیت اسپایکینگ شود و اساس فعالیت های نوسان را تشکیل دهد. به طور خاص، مدل های سلول های هرمی در تعامل و اینترنورونهای مهار شده برای تولید ریتم های مغزی مانند فعالیت گاما نشان داده شده است. مدل توده عصبی. مدل های میدان عصبی یکی دیگر از ابزار مهم در مطالعه نوسان عصبی هستند و یک چارچوب ریاضی هستند که تکامل متغیرهایی مانند سرعت متوسط شلیک در فضا و زمان را توصیف می کند. در مدل سازی فعالیت تعداد زیادی از نورون ها، ایده مرکزی این است که چگالی نورون ها را به محدوده پیوسته برسانیم، که در نتیجه شبکه های عصبی پیوسته پیوسته است. به جای مدل سازی نورون های فردی، این رو
ش تقریباً یک گروه نورونی را با خواص متوسط و تعاملات آن تقسیم می کند. این بر اساس رویکرد میانگین میدانی، منطقه ای از فیزیک آماری است که با سیستم های بزرگ مقیاس در ارتباط است. مدل های مبتنی بر این اصول برای ارائه شرح ریاضی نوسان های عصبی و ریتم های EEG مورد استفاده قرار گرفته اند. به عنوان مثال آن ها برای بررسی توهم های بصری مورد استفاده قرار می گیرند. مدل کوراموتو. مدل کومانتو از نوسانگرهای فاز متحرک یکی از مدل های انتزاعی و اساسی مورد استفاده برای بررسی نوسانات عصبی و هماهنگ سازی است. این فعالیت یک سیستم محلی (به عنوان مثال یک گروه نورون یا مجموعه عصبی) را به تنهایی توسط مرحله دایره ای آن تکه تکه می کند و از این رو دامنه نوسانات (دامنه ثابت) را نادیده می گیرد. تعاملات میان این نوسانگرها به وسیلهٔ یک شکل جبری ساده (مانند یک تابع سینوسی) معرفی می شوند و در مجموع یک الگوی دینامیکی را در مقیاس جهانی ایجاد می کنند. مدل کوراموتو به طور گسترده ای مورد استفاده برای مطالعه فعالیت های مغناطیسی است و چندین extensions ارائه شده است که باعث افزایش قابلیت اطمینان عصبی خود، به ویژه با ترکیب ویژگی های توپولوژیکی اتصال کورتنی
محلی. به طور خاص، آن را شرح می دهد که چگونه فعالیت یک گروه از نورون های تعامل می تواند هماهنگ و تولید نوسانات در مقیاس بزرگ. شبیه سازی با استفاده از مدل کروموتو با ارتباط واقعی کروماتیک دراز مدت و تعامل با تأخیر زمانی، ظهور نوسان های الگوی آرام را نشان می دهد که نقشه های عملکردی BOLD حالت استراحت را بازتولید می کند که می تواند با استفاده از fMRI اندازه گیری شود. الگوهای فعالیت. هر دو نورون مجزا و گروهی از نورون ها می توانند فعالیت نوسانی را به طور خودبخودی تولید کنند. علاوه بر این، ممکن است واکنش نوسانی به ورودی ادراکی یا خروجی موتور نشان دهند. بعضی از انواع نورون ها به صورت ریتمیک در صورت عدم وجود ورودی های سیناپسی، به وجود می آیند. به همین ترتیب، فعالیت مغز گسترده فعالیت فعالیت نوسان را نشان می دهد در حالی که افراد در هیچ فعالیتی دخالت نمی کنند، به اصطلاح فعالیت های حالت استراحت. این ریتم های در حال انجام می توانند در پاسخ به ورودی ادراکی یا خروجی موتور تغییری پیدا کنند. فعالیت نوسانی ممکن است با افزایش یا کاهش فرکانس و دامنه پاسخ دهد یا وقفه موقت را نشان دهد که به عنوان بازنشانی فاز اشاره شده است. علاوه ب
ر این، فعالیت های خارجی ممکن است در همه فعالیت های در حال انجام فعالیت نداشته باشد و منجر به پاسخ اضافی شود. فعالیت فعلی. فعالیت خود به خودی فعالیت مغزی است در غیاب یک کار صریح، مانند ورودی حسی یا خروجی موتور، و از این رو نیز به عنوان فعالیت حالت استراحت اشاره دارد. این مخالفت با فعالیت القا شده است، یعنی فعالیت مغزی که توسط محرک های حسی یا پاسخ های حرکتی به وجود می آید. "فعالیت مغز در حال انجام" اصطلاح در استفاده های کامپیوتری و magnetoencephalography برای آن دسته از اجزا سیگنال است که با پردازش یک همراه نیست محرک یا از وقوع حوادث خاص دیگر، مانند در حال حرکت بخشی از بدن، حوادث یعنی که فرم نیست پتانسیلهای برانگیخته / برانگیخته زمینه ها یا فعالیت القا شده است. فعالیت خود به خودی معمولاً به عنوان سر و صدایی در نظر گرفته می شود اگر کسی علاقه مند به پردازش محرک باشد؛ با این حال، فعالیت خود به خودی در نظر گرفته می شود که نقش مهمی در رشد مغز، مانند تشکیل شبکه و synaptogenesis. فعالیت خودبخودی ممکن است در مورد وضعیت ذهنی فعلی فرد (مانند بیداری، هشیاری) و اغلب در تحقیقات خواب استفاده شود. برخی از انواع فعالیت های نوس
ان مانند امواج آلفا بخشی از فعالیت خودبخودی هستند. تجزیه و تحلیل آماری از نوسانات قدرت فعالیت آلفا نشان می دهد توزیع دوگانه، به عنوان مثال حالت بالا و پایین دامنه، و از این رو نشان می دهد که فعالیت حالت استراحت نه تنها یک فرایند سر و صدا را منعکس می کند. در مورد fMRI، نوسانات خود به خودی در سیگنال وابسته به سطح اکسیژن (BOLD) نشان دهنده الگوهای همبستگی است که با شبکه های حالت استراحت مرتبط هستند، مانند شبکه پیش فرض. تکامل زمانی شبکه های حالت استراحتی با نوسانات فعالیت EEG نوسان در باند فرکانس های مختلف مرتبط است. فعالیت مغز در حال انجام نیز ممکن است نقش مهمی در ادراک داشته باشد، زیرا ممکن است با فعالیت مرتبط با محرک های ورودی ارتباط برقرار کند. در واقع، مطالعات EEG نشان می دهد که ادراک بصری وابسته به فاز و دامنه نوسانات کورتنی است. به عنوان مثال، دامنه و فاز فعالیت آلفا در لحظه تحریک بصری پیش بینی می کند که آیا یک محرک ضعیف با موضوع درک می شود. پاسخ فرکانس. در پاسخ به ورودی، یک گروه نورونی یا عصبی ممکن است فرکانسی را که در آن نوسان می کند، تغییر دهد، بنابراین نرخ سرعت تغییر می کند. اغلب میزان شلیک نورون به فعا