神經(jīng)元峰電位在線檢測與分類研究.pdf

1、大腦中的神經(jīng)元通過動作電位即峰電位進行信息的傳遞，利用細胞外記錄方式對單個神經(jīng)元發(fā)放的動作電位進行檢測記錄是研究神經(jīng)系統(tǒng)信息傳遞的前提。單電極記錄的神經(jīng)信號往往伴隨有較高的背景噪聲，而且單個電極往往會同時記錄到周圍多個神經(jīng)元的發(fā)放，每個神經(jīng)元發(fā)放出的峰電位形狀各不相同，為了研究單個神經(jīng)元的峰電位發(fā)放規(guī)律，首先需要從記錄到的累加了多個神經(jīng)元發(fā)放和背景噪聲的信號中提取出若干個獨立的神經(jīng)元發(fā)放，即峰電位檢測與分類。
　　 傳統(tǒng)的峰電位

2、檢測與分類是在實驗后利用軟件離線完成的，這種處理方式較為準確，可操作性也較高。但在某些生理實驗和實際應(yīng)用中，電極采集的數(shù)據(jù)要求能夠利用無線來對其進行傳輸。此時，大量數(shù)據(jù)的傳輸便成為了實驗過程中很大的難題。利用硬件實現(xiàn)在線峰電位檢測與分類是一個解決辦法，僅對采集信號中有效峰電位的類別和發(fā)放時間進行傳輸將大大減小無線傳輸面臨的壓力。在利用硬件實現(xiàn)之前，我們首先需要發(fā)展適合移植于硬件的峰電位在線檢測與分類算法。
　　 介于在線和離線兩

3、種處理方式之間，一種折衷的方案是僅對信號進行在線的峰電位檢測，然后將檢測到的峰電位和發(fā)放時間傳送至計算機存儲起來，待實驗完成后再作離線的峰電位分類。如此，既能保證峰電位分類的準確率，又可降低實驗過程中需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。
　　 本文提出了一種未來能夠移植于硬件，實現(xiàn)在線峰電位檢測與分類的算法，創(chuàng)新性地結(jié)合了主成分分析法與Fisher判別分析法用以對峰電位信號進行分類。利用仿真信號對算法進行測試發(fā)現(xiàn)，該算法較其它幾種對照方法在分類效