基于四元數(shù)的鋒電位檢測(cè)與分類(lèi)方法的研究.pdf

1、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

2、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?；诜抡鏀?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

3、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-mean