本文關(guān)鍵詞：基于四元數(shù)的鋒電位檢測(cè)與分類(lèi)方法的研究

  更多相關(guān)文章： 鋒電位 四元數(shù) 閾值檢測(cè) 聚類(lèi) 主成分分析

【摘要】：神經(jīng)元鋒電位是神經(jīng)系統(tǒng)接收、分析和傳遞信息的載體,大腦將鋒電位中的信息加以處理和整合,還原為感覺(jué)并做出反應(yīng)。因此,鋒電位的檢測(cè)與分類(lèi)是研究神經(jīng)信息編碼的基礎(chǔ),對(duì)揭示大腦工作機(jī)制具有非常重要的意義。多通道電極能同步記錄多組鋒電位序列,給我們提供了一個(gè)了解多神經(jīng)元協(xié)同工作機(jī)制的窗口。但其記錄的信號(hào)數(shù)據(jù)量大、形式復(fù)雜,也給鋒電位信號(hào)處理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。本文根據(jù)多通道鋒電位的數(shù)據(jù)特征將四元數(shù)信號(hào)處理方法應(yīng)用于研究多通道鋒電位預(yù)處理、檢測(cè)以及特征提取和分類(lèi)。本文根據(jù)鋒電位數(shù)據(jù)特征,結(jié)合四元數(shù)差分濾波同步降噪方法和小波閾值降噪,提出一種多通道鋒電位并行預(yù)處理方法。基于仿真數(shù)據(jù)和國(guó)際公開(kāi)的真實(shí)鋒電位數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)本文方法進(jìn)行驗(yàn)證,證實(shí)本方法能有效抑制多種噪聲信號(hào)和基線漂移的影響,降低同類(lèi)鋒電位的波形差異度,提高鋒電位分類(lèi)的準(zhǔn)確率。本文根據(jù)四元數(shù)代數(shù)理論提出基于四元數(shù)均方根的鋒電位球閾值檢測(cè)算法,并實(shí)現(xiàn)該算法在三維空間的可視化。經(jīng)仿真和真實(shí)鋒電位數(shù)據(jù)驗(yàn)證,四元數(shù)閾值檢測(cè)算法的運(yùn)算時(shí)間和檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性均優(yōu)于傳統(tǒng)閾值法和窗口閾值法。鋒電位特征提取是實(shí)現(xiàn)其準(zhǔn)確分類(lèi)的前提。由于在實(shí)際鋒電位分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中數(shù)據(jù)量大,現(xiàn)有多通道鋒電位特征提取方法處理緩慢,并且會(huì)丟失各通道數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)信息。本文根據(jù)多通道數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),將基于四元數(shù)雙對(duì)角化的改進(jìn)四元數(shù)主成分分析應(yīng)用于多通道鋒電位的特征提取,該方法在融合多通道數(shù)據(jù)信息的同時(shí),降低四元數(shù)主成分分析的計(jì)算復(fù)雜度。針對(duì)四元數(shù)特征提出基于四元數(shù)距離的K-means聚類(lèi)算法,并與基于串行PCA特征的普通K-means聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比對(duì),證實(shí)本文提出的鋒電位四元數(shù)并行處理優(yōu)于傳統(tǒng)串行處理,并且與人工分類(lèi)的結(jié)果相似。因此本算法能夠在實(shí)際鋒電位分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中代替人工分類(lèi)方法,提高工作效率。
【關(guān)鍵詞】：鋒電位 四元數(shù) 閾值檢測(cè) 聚類(lèi) 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 鋒電位信號(hào)處理研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 鋒電位檢測(cè)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 鋒電位分類(lèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 四元數(shù)信號(hào)處理研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 信號(hào)和圖像處理15
• 1.3.2 神經(jīng)計(jì)算15-16
• 1.3.3 計(jì)算機(jī)和機(jī)器人視覺(jué)16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 基礎(chǔ)理論知識(shí)19-35
• 2.1 鋒電位檢測(cè)與分類(lèi)基本方法19-26
• 2.1.1 鋒電位檢測(cè)19-21
• 2.1.2 鋒電位特征提取21-25
• 2.1.3 鋒電位聚類(lèi)25-26
• 2.2 鋒電位數(shù)據(jù)庫(kù)26-30
• 2.2.1 仿真數(shù)據(jù)26-28
• 2.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)28-30
• 2.3 四元數(shù)矩陣代數(shù)理論30-34
• 2.3.1 四元數(shù)的復(fù)數(shù)表示方法及四元數(shù)矩陣性質(zhì)30-32
• 2.3.2 四元數(shù)矩陣的奇異值分解32-33
• 2.3.3 四元數(shù)范數(shù)定義33-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于四元數(shù)方法的鋒電位檢測(cè)35-53
• 3.1 鋒電位信號(hào)預(yù)處理35-44
• 3.1.1 噪聲的來(lái)源35
• 3.1.2 基于四元數(shù)的鋒電位降噪方法35-39
• 3.1.3 數(shù)據(jù)降噪結(jié)果分析39-44
• 3.2 四元數(shù)球閾值檢測(cè)算法44-47
• 3.3 鋒電位檢測(cè)結(jié)果分析47-52
• 3.3.1 仿真數(shù)據(jù)結(jié)果與分析47-50
• 3.3.2 真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)果與分析50-52
• 3.4 本章小結(jié)52-53
• 第4章 基于四元數(shù)方法的鋒電位分類(lèi)53-67
• 4.1 四元數(shù)特征提取53-57
• 4.1.1 四元數(shù)主成分分析53-54
• 4.1.2 基于雙對(duì)角化的四元數(shù)奇異值分解54-57
• 4.2 基于QPCA的多通道鋒電位特征提取57-58
• 4.3 四元數(shù)聚類(lèi)58-60
• 4.3.1 四元數(shù)相似性度量58-59
• 4.3.2 四元數(shù)K-means聚類(lèi)59-60
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析60-66
• 4.4.1 四元數(shù)主成分分析結(jié)果與分析60-63
• 4.4.2 鋒電位分類(lèi)結(jié)果與分析63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 致謝74

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本文編號(hào)：783077