这篇文章介绍了什么是对肌肉的有效驱动，重点在有效两个字，有效两个字对应的是一个带宽，该带宽通常是从DC到6-10Hz。所谓有效驱动就是这个带宽中的神经信号。而运动神经元相当于一个低通滤波器，对这个带宽内的信号进行加强，对高频信号进行衰减。运动单元的CST与突触的共同输入是高度相关的，共同输入信号相较于独立信号的信噪比越高，同时形成CST的运动单元越多（MU越多，放大倍数就越大，相当于无相位差的叠加），那么CST底通滤波后就与这个共同输入越接近。研究表明，力与神经驱动的低频部分相关。
1. 引言
肌肉从其受支配的运动神经元池中接收到神经激活信号，这种神经信号是运动神经元尖峰放电活动的一个总和，被称为对肌肉的神经驱动。这种对肌肉的神经驱动是由运动神经元接收到的突触输入转变成放电序列而生成的，这种转变是一种非线性的映射关系。尽管如此，如果一个共同的成分是几个运动神经元的输入，那么这个成分将出现在每个运动神经元的输出端（与非线性成分一起），并且相对于其他成分，在对肌肉的神经驱动中会被加强。力与放电序列的公共部分高度相关，而与独立部分关系不大。
2. 讨论
对于小于运动神经元平均放电率的频率，运动神经元池决定了所有运动神经元共同的频率分量的被放大，使得共同输入几乎不失真地传输，并且非共同分量被强烈衰减。因此，运动神经元的行为类似于低通滤波器，其中高于平均放电速率的频率被衰减。例如，如果所有运动神经元以相同的频率放电，并且公共输入正弦曲线对于N个运动神经元中的每一个具有相同的幅度，则累积运动神经元输出处的公共分量相对于一个运动神经元的情况被放大N倍。运动神经元池不仅起到线性滤波器的作用（Gerstner，2000），而且有效地起到放大器的作用（信号幅度的纯缩放，没有相位失真）。
我们将重点关注从DC到活动运动神经元的最小放电速率的带宽，该带宽对应于0-(6~10) Hz。在这个带宽中，公共输入是纯传输的，没有与放电速率相关的谱线，运动神经元的传递函数理论上是平坦的（纯放大或振幅缩放）。重要的是，这是力信号的大部分能量存在的带宽，因此该带宽内的神经驱动是对肌肉的有效驱动，即转化为力的驱动，而在该带宽之外的驱动被收缩肌特性过滤掉，并且对力的产生没有大的功能影响。我们将DC和最小运动神经元输出频率之间的低通带宽称为有效带宽，将该低通带宽内的运动神经元输出称为对肌肉的有效神经驱动。
运动神经元的数量越大（运动神经元池），突触输入端共同成分对独立成分的信噪比越大，输出信号与公共输入的相似性就越接近（MN表示运动神经元）。这些结果可能表明，中枢神经系统有一种简单的方法来控制具有高突触噪声的非线性基本元件（运动神经元）的平稳运动。根据力水平可以分为两个区域：
- 低水平力：在下图的未饱和部分，运动神经元的突触输入与输出的神经驱动之间是非线性的和有干扰的。
- 高水平力：噪声逐渐衰减并且不会使中枢神经系统的共同输入信号失真。
这两个区域之间的分隔点是渐进的，并不是某个单独的值，取决于突触输入中共同成分与独立成分之间的信噪比。这个信噪比和运动神经元的总数越大，分隔两个肌肉工作区域的相对力就越小。
特定带宽在有效带宽内的公共输入在没有失真（没有相位变化）的情况下被传输到运动神经元输出，因为其所有傅立叶频率分量将以类似的增益被放大。
之前的研究已经把运动单元尖峰序列的第一共同成分定义为低通滤波后尖峰序列的第一主成分，这个成分不仅是有效的神经驱动，还是一个有效的控制信号。
注意，Spike Train就是指一个运动单元的放电时间，是一个点事件。CST就是所有MU的Spike Train之和
CST的频谱中还包含平均放电率对应的成分，这是因为如果运动神经元有相似的募集阈值的话，他们之间的放电频率是相似。运动神经元放电率对应的范围为6Hz-（30~40)Hz，取决于收缩水平。
目前的研究仅限于对肌肉的神经驱动的低频成分。这些分量是那些直接影响力产生的分量，因为更大的频率被肌肉的收缩特性有效地衰减。
EEG-EMG一致性：然而，没有证据表明这种调制可能以何种特定方式发生，以及如何从较高频率的载波中提取低频信息，以便将其传输到肌肉的神经驱动
3. 结论
总之，这项研究已经证明，运动神经元的共同输入反映在运动神经元输出总和的低通带宽中，上限截止频率最高至运动神经元的最小放电率，并且需要足够（相对较小）数量的运动神经元。由于肌肉收缩的低通滤波效应，这个频率范围在功能上是最相关的。运动神经元池充当一个纯放大器，在公共输入上调谐，对于不同的公共傅立叶频率分量具有相似的增益。