【摘 要】
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神经记录电极的诞生和发展为研究生物体的神经元锋电位信号提供了很好的记录条件,而对记录到的信号进行检测和分类是需要着重解决的问题,为了解大脑如何处理信息的首要条件,对锋电位的研究一直也是热点问题。本文提出一种锋电位检测法,通过设计RMS二次双阈值结合峰峰值和Teager非线性能量算子检测法对采集到的信号进行锋电位检测,采用PCA和K-means分析法对检测到的锋电位进行初步分类,再使用类内类外间距指
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神经记录电极的诞生和发展为研究生物体的神经元锋电位信号提供了很好的记录条件,而对记录到的信号进行检测和分类是需要着重解决的问题,为了解大脑如何处理信息的首要条件,对锋电位的研究一直也是热点问题。本文提出一种锋电位检测法,通过设计RMS二次双阈值结合峰峰值和Teager非线性能量算子检测法对采集到的信号进行锋电位检测,采用PCA和K-means分析法对检测到的锋电位进行初步分类,再使用类内类外间距指标对初步结果进行衡量,将最优的结果作为Fuzzy-C分析法的初始聚类数目和初始聚类中心进行分析,得到最终的分类结果。在锋电位信号分类之后,本文采用神经元放电间隔分析、自相关和互相关分析及信号时频分析等方法,对每一类神经元信号都进行放电特性分析。研究的主要结果如下:（1）本文所提出的锋电位检测法相对于阈值检测法在检测率和正检率上都有所提高,特别是在锋电位数目多的情况下可保持在一个较高的检测率和正检率。（2）本文提出的锋电位分类法可以将锋电位较好地准确分类,比传统的特征提取检测法的锋电位分类准确率高。（3）本文发现脑缺血前后,三类神经元的放电频率的变化各不相同。通过自相关分析表明三类神经元的自相关性都很弱,脑缺血前后呈现出不一样的变化。同时,三类神经元之间的互相关联性不明显,也未发现存在同步放电响应的现象。总之,本文提出的锋电位检测和分类算法,为神经电生理研究提供一种检测和数据分析的新方法,对相关的电生理研究实验具有一定的指导意义和应用前景。
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