本论文针对目前神经元放电频率编码和时间编码的局限性，提出和实施了在时—频域中联合的小波编码，并尝试用小波编码从细貌上分析研究颞叶癫痫大鼠海马区神经元放电的特征模式。本论文的研究为研究癫痫发病机制的神经元超同步放电假说提供了可行和有效的编码方法。 论文的研究目的是：(1)从信息编码角度研究小波编码的特点及实施的方法；(2)对癫痫病灶处神经元的超同步放电进行基于特征尺度上的小波编码，为研究癫痫发病的超同步放电假说提供信息学角度的有效编码方法。 研究内容是：(1)应用chay模型对神经元放电进行了仿真，对两类典型的仿真放电：beating类型和bursting类型放电进行了小波编码，用以论证小波编码方法的可行性和有效性；(2)在论证小波编码方法可行性的基础上，对正常大鼠和颞叶癫痫大鼠海马区神经元放电的ISI序列进行小波编码，为研究癫痫发病的神经元超同步放电假说提供有效的编码方法。 研究方法是：从放电信号中获取放电峰峰间隔序列(ISIs)，然后对蕴涵了大量动态信息的ISI序列进行小波编码：根据信号的特征选用小波变换母函数和小波尺度，选取反映放电主要特征的小波分量，对特征分量进行编码：作散点图、回归映射图等。 研究结果：(1)beating与bursting仿真放电的ISI序列5尺度小波编码的特征分量为在尺度1和尺度2上的分量，其散点图、回归映射图与自相关函数均显示出比总体编码突出的模式特征。(2)正常神经元与癫痫病灶区神经元放电ISI序列的5尺度小波编码在特征尺度1、尺度2及尺度3上反映出二者明显不同的特征。(3)癫痫病灶区神经元放电类型属于bursting类型簇放电。 结论：(1)小波编码可以从最能反映信号特征的一个或几个特征尺度上 中文摘要进行细貌上的编码。在总体编码上特征差别不明显的放电序列在小波编码后可能在某一个或几个特征尺度上显示出其编码特性。(2)从burs七1 ng放电的小波编码结果中可以初步推测bursting类型放电(簇放电)可能是几个不同的beating放电组合的结果。(3)小波编码能为类似bursting类型放电的癫痈神经元的超同步放电提供有效的编码方法。