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低信噪比神经元锋电位信号的分类方法 总被引:1,自引:1,他引:1
基于离散序列小波变换和主元分析,对低信噪比的神经元锋电位信号提出了新的分类方法。通过对原始信号进行尖峰检测,获得尖峰信号样本,对每个样本进行离散序列小波变换之后,再对小波变换系数进行主元分析,选取主元进行聚类,实现对原始信号的分类。将该方法应用于多电极细胞外记录的小鸡视网膜神经节细胞电活动信号分析,并据此推断出某电极附近的神经节细胞的个数。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该方法比单纯通过小波变换进行分类的方法更有效。 相似文献
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研究了方程组sum from i=1 to n x_i~j=a_j j=1,2,…,n-1;(?)x_i=a_n正整数解的唯一性. 相似文献
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应用平面多电极同步记录技术,对牛蛙视网膜神经节细胞在全域闪光刺激下的放电活动进行胞外记录,并研究ON-OFF型神经节细胞的ON和OFF反应的协同活动模式。分析发现:(1)ON反应之间更多形成相关性活动,而OFF反应之间则以同步化活动为主;(2)ON和OFF反应的同步化活动相关强度没有显著差异;(3)对相关性活动而言,ON反应的相关强度显著大于OFF反应。进一步研究GABA能通路对ON和OFF反应的相关强度的影响,结果提示:(1)GABAA受体和GABAC受体介导的抑制性输入对ON和OFF反应的相关性活动强度的差异性的调节作用有所不同;(2)GABA能抑制性通路不是单纯地抑制神经元的活动,它可能主动参与了视网膜的信息处理和功能组织方式。 相似文献
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