文献集总览 / 运动控制、内模型、最优反馈与目标拦截 / G · 拦截行为学（9 篇） / G03 · 手动拦截II重叠子运动的在线控制

G03 · Manual interception of moving targets. II. On-line control of overlapping submovements

Daeyeol Lee, Nicholas L. Port & Apostolos P. Georgopoulos（1997） Experimental Brain Research, 116, 421–433. doi:10.1007/pl00005770

同一拦截任务的成功试次可用重叠的最小jerk子运动拟合。子运动幅度与按目标位置、速度外推的终点有关，但这种分解不直接证明神经系统以固定脉冲逐个发出指令。

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背景

运动启动以后仍可继续修正。本文用速度剖面分解，研究慢目标条件下多峰动作怎样随目标运动调整。

将手的竖直速度拟合为多个钟形脉冲，比较脉冲数量、重叠时序和幅度模型，再检验加速度是否改善预测。

使用G02同六名参与者的1080次成功运动，不是独立复制样本。仅分析竖直速度，假设其为正向最小jerk脉冲线性叠加；人工初始化后用修改Powell方法拟合，逐步增加脉冲到R²≥0.99。一般非线性曲线拟合另用Nelder–Mead，两种算法用途不同。

达到很高R²是模型选取准则，不能再作为独立验证其神经真实性的证据。分解受到脉冲形状、正向约束和初始化影响。

1080次成功运动分成2862个子运动，平均2.65个；平均数量/运动时间约2.49 Hz，时长约0.56 s。这是总体统计，并非每次都以严格恒定周期发放。

相邻子运动起始间隔随前一时长变化，而下一起始减上一结束的间隔较集中，均值约−0.25 s，表示时间重叠。随机重排对照支持这种耦合超出所用独立组合基线，但未唯一定位其发生机制。

位置控制假说的拟合R²约0.75–0.85，优于所测替代模型。终点与一阶外推位置近似线性相关，不是每次精准等于预测目标。使用真实未来位置未改善拟合，支持加速度补偿有限，而非证明完全不利用。

原文 Fig. 1 · PDF 第 3 页

图1 · 速度剖面示例。 快目标较单峰，慢目标较多峰；原图两参与者面板被截去一半。

原文 Fig. 2 · PDF 第 4 页

图2 · 子运动分解示例。 总和与分量都由拟合获得，不是分别记录的运动指令。

原文 Fig. 3 · PDF 第 5 页

图3 · 子运动时长分布。 原图混入表1并裁掉主要直方图，现恢复完整源页。

原文 Fig. 4 · PDF 第 6 页

图4 · 子运动数量。 随目标时程和个体改变，平均规律不等于固定发生器。

原文 Fig. 5 · PDF 第 7 页

图5 · 运动时长与数量。 比值约2.5 Hz是统计概括，应保留个体和试次变异。

原文 Fig. 6 · PDF 第 8 页

图6 · 起始间隔与重叠。 比较前一时长、起始异步与负间隔分布。

原文 Fig. 7 · PDF 第 9 页

图7 · 重排基线。 窄重叠分布超出该基线，不排除其他生成方式。

原文 Fig. 8 · PDF 第 9 页

图8 · 幅度控制假说。 位置与tau预测的示意，原裁图混入相邻图7；并非直接追踪的子目标。

原文 Fig. 9 · PDF 第 10 页

图9 · 终点关系。 比较估计与真实目标位置的相关，不能把回归相关写成终点严格命中。

成功试次选择可能改变误差和子运动分布，不能自动推广到失败动作。连续反馈系统也可产生多峰速度；应比较替代分解及模型在留出数据上的表现。目标速度与时长、起始间隔的相关较弱，不能据此排除所有共同原因。