高性能神經(jīng)元鋒電位檢測(cè)方法的研究
發(fā)布時(shí)間:2024-03-01 00:20
眾所周知,大腦是生物體內(nèi)最神秘的器官,不僅支配著生物眾多復(fù)雜的行為活動(dòng),同時(shí)也控制著生物學(xué)習(xí)、記憶和思維等高等認(rèn)知功能。在過(guò)去的一個(gè)世紀(jì)里,人類(lèi)一直在不斷地探索大腦的奧秘,試圖揭開(kāi)大腦的神秘面紗。在由上千億個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成的龐大神經(jīng)系統(tǒng)中,神經(jīng)元通過(guò)發(fā)放一種特殊的“脈沖信號(hào)”進(jìn)行信息的發(fā)布與傳遞,這種電信號(hào)被稱(chēng)為神經(jīng)元鋒電位。通過(guò)研究和監(jiān)測(cè)神經(jīng)元鋒電位活動(dòng),可以了解神經(jīng)元編碼機(jī)制和神經(jīng)元之間的相互關(guān)系,進(jìn)而可以解析大腦的各種復(fù)雜功能。因此,對(duì)神經(jīng)元鋒電位的研究吸引了越來(lái)越多學(xué)者的目光,并且已發(fā)展成為當(dāng)前神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。神經(jīng)元鋒電位可通過(guò)胞外微電極進(jìn)行采集,該記錄方式是目前神經(jīng)科學(xué)研究中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一。為了從微電極記錄信號(hào)中獲得有用的神經(jīng)元活動(dòng)信息,通常需要對(duì)記錄信號(hào)進(jìn)行鋒電位檢測(cè)、特征提取以及鋒電位分類(lèi)多步處理。其中,鋒電位檢測(cè)是分析處理的第一步,也是最重要的一步,其目的是將神經(jīng)元鋒電位從記錄信號(hào)中檢測(cè)出來(lái),為后續(xù)分析提供所需的鋒電位數(shù)據(jù)。由于鋒電位檢測(cè)的準(zhǔn)確性直接決定了后續(xù)所有分析與研究的可靠性,因此,研究可靠有效的鋒電位檢測(cè)方法是至關(guān)重要的,F(xiàn)有的鋒電位檢測(cè)方法...
【文章頁(yè)數(shù)】:120 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 鋒電位檢測(cè)研究現(xiàn)狀
1.2.1 在線鋒電位檢測(cè)
1.2.2 離線鋒電位檢測(cè)
1.3 面臨的問(wèn)題及挑戰(zhàn)
1.4 本文的主要工作及章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
第二章 神經(jīng)元鋒電位基礎(chǔ)理論知識(shí)回顧與總結(jié)
2.1 引言
2.2 神經(jīng)元鋒電位
2.2.1 鋒電位的產(chǎn)生機(jī)制
2.2.2 鋒電位的特性
2.3 鋒電位信號(hào)的記錄方式
2.3.1 微電極記錄技術(shù)
2.3.2 信號(hào)采集系統(tǒng)
2.3.3 背景噪聲分析
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)微分算子的在線鋒電位檢測(cè)方法
3.1 引言
3.2 基于改進(jìn)微分算子的鋒電位檢測(cè)方法
3.2.1 鋒電位增強(qiáng)
3.2.2 噪聲抑制
3.2.3 閾值檢測(cè)
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.3.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.4 鋒電位檢測(cè)系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
3.5 小結(jié)
第四章 基于目標(biāo)稀疏表示的鋒電位檢測(cè)方法
4.1 引言
4.2 稀疏表示介紹
4.2.1 數(shù)學(xué)模型及其求解
4.2.2 稀疏字典設(shè)計(jì)
4.3 基于目標(biāo)稀疏表示的鋒電位檢測(cè)方法
4.3.1 檢測(cè)問(wèn)題的基本建模
4.3.2 提高在鋒電位波形上的自適應(yīng)能力
4.3.3 閾值檢測(cè)
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.4.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.5 小結(jié)
第五章 基于稀疏表示及形態(tài)成分分析的鋒電位檢測(cè)方法
5.1 引言
5.2 形態(tài)成分分析介紹
5.3 基于稀疏表示及形態(tài)成分分析的鋒電位檢測(cè)方法
5.3.1 稀疏表示字典設(shè)計(jì)
5.3.2 稀疏特征提取
5.3.3 閾值檢測(cè)
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.4.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.5 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3915152
【文章頁(yè)數(shù)】:120 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 鋒電位檢測(cè)研究現(xiàn)狀
1.2.1 在線鋒電位檢測(cè)
1.2.2 離線鋒電位檢測(cè)
1.3 面臨的問(wèn)題及挑戰(zhàn)
1.4 本文的主要工作及章節(jié)安排
1.5 本章小結(jié)
第二章 神經(jīng)元鋒電位基礎(chǔ)理論知識(shí)回顧與總結(jié)
2.1 引言
2.2 神經(jīng)元鋒電位
2.2.1 鋒電位的產(chǎn)生機(jī)制
2.2.2 鋒電位的特性
2.3 鋒電位信號(hào)的記錄方式
2.3.1 微電極記錄技術(shù)
2.3.2 信號(hào)采集系統(tǒng)
2.3.3 背景噪聲分析
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)微分算子的在線鋒電位檢測(cè)方法
3.1 引言
3.2 基于改進(jìn)微分算子的鋒電位檢測(cè)方法
3.2.1 鋒電位增強(qiáng)
3.2.2 噪聲抑制
3.2.3 閾值檢測(cè)
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
3.3.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.3.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.4 鋒電位檢測(cè)系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
3.5 小結(jié)
第四章 基于目標(biāo)稀疏表示的鋒電位檢測(cè)方法
4.1 引言
4.2 稀疏表示介紹
4.2.1 數(shù)學(xué)模型及其求解
4.2.2 稀疏字典設(shè)計(jì)
4.3 基于目標(biāo)稀疏表示的鋒電位檢測(cè)方法
4.3.1 檢測(cè)問(wèn)題的基本建模
4.3.2 提高在鋒電位波形上的自適應(yīng)能力
4.3.3 閾值檢測(cè)
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.4.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.5 小結(jié)
第五章 基于稀疏表示及形態(tài)成分分析的鋒電位檢測(cè)方法
5.1 引言
5.2 形態(tài)成分分析介紹
5.3 基于稀疏表示及形態(tài)成分分析的鋒電位檢測(cè)方法
5.3.1 稀疏表示字典設(shè)計(jì)
5.3.2 稀疏特征提取
5.3.3 閾值檢測(cè)
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.4.3 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5.5 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
本文編號(hào):3915152
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