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猕猴外侧膝状体核颜色数据的主成分分析

Principal-component analysis of macaque lateral geniculate nucleus chromatic data.

作者信息

Young R A

出版信息

J Opt Soc Am A. 1986 Oct;3(10):1735-42. doi: 10.1364/josaa.3.001735.

DOI:10.1364/josaa.3.001735
PMID:3772636
Abstract

Principal-component analysis was used to find a set of orthonormal basis vectors that could span the chromatic space of neurons in the parvocellular layers of the macaque monkey lateral geniculate nucleus (LGN). A total of 441 spectral curves measured on 147 cells from a well-known study [R. L. De Valois, I. Abramov, and G. H. Jacobs, J. Opt. Soc. Am. 56, 966 (1966)] were used as the input data. The principal-component technique, in a completely objective manner, showed that 93% of the variance in the data could be accounted for by only three eigenvectors. An orthogonal Varimax rotation of the first two eigenvectors matched the mean spectra of the previously identified GR and YB opponent cell groups. A different rotation gave a photopic luminosity curve.

摘要

主成分分析用于寻找一组正交归一基向量,这些基向量能够跨越猕猴外侧膝状核(LGN)小细胞层中神经元的色度空间。在一项著名研究[R. L. 德瓦洛伊斯、I. 阿布拉莫夫和G. H. 雅各布斯,《美国光学学会杂志》56, 966 (1966)]中,对147个细胞测量得到的总共441条光谱曲线被用作输入数据。主成分技术以完全客观的方式表明,数据中93%的方差仅由三个特征向量就能解释。前两个特征向量的正交方差最大化旋转与先前确定的GR和YB对立细胞组的平均光谱相匹配。另一种旋转得到了明视觉光度曲线。

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