换一批基于非线性能量算子和匹配滤波的锋电位检测与分类
Spike detection and sorting based on nonlinear energy operator and matched filter
摘要对神经电活动的研究,需要对记录的神经锋电位(spike)进行检测和分类.传统的锋电位检测与分类的过程受噪声影响很大,尤其是在锋电位分类的过程中,由于神经信号采集很难达到高的信噪比,因此研究较低信噪比下检测与分类的算法具有重要的意义.本文提供了一种运算简单的神经信号锋电位的检测与分类算法.针对锋电位的检测,本文使用非线性能量算子(NEO)来提高信噪比.在锋电位分类过程中,通过获取不同类别锋电位的模板构建匹配滤波器,对检出的锋电位在不同滤波器下进行滤波,确定锋电位对锋电位模板的相关性,然后使用非线性能量算子来加强相关性,从而确定分类.通过使用自主设计的大鼠神经信号双通道采集系统采集到仿真数据(数据由NSS-128的神经信号模拟器产生),获得了可准确量度的标准数据,通过在这组数据上加不同程度的噪声,测试文章提到的算法.在检测方面,信噪比有约5倍的提升.分类方面相比单纯的匹配滤波,在一定的信噪比范围内,正确率由90%提升到100%.同时采集了部分实际神经数据,并用文中的检测方法进行了测试.
更多相关知识
- 浏览0
- 被引11
- 下载0
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
