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摘要:
为了去除神经细胞外单细胞动作电位(即锋电位)记录信号中的各种噪声,提高幅值很小的单细胞锋电位信号检测的正确性,根据多通道微电极阵列记录信号中各个通道之间噪声空间相关性较强的特点,提出主成分分析(PCA)去噪与小波阈值去噪相结合的联合去噪方法.采用PCA方法提取并去除多通道记录信号中相关噪声的第一主成分,然后将信号进行小波多尺度分解,采用软阈值法去除各尺度下的噪声.仿真数据和测试结果表明,联合去噪方法可以同时去除有色噪声和白噪声,在各通道锋电位序列相互独立而噪声相关性较强的情况下,可以显著提高锋电位信号的信噪比.联合去噪方法的性能明显优于PCA去噪方法和小波阈值去噪方法单独使用时的性能,是一种有效的多通道锋电位信号去噪新方法.
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文献信息
篇名 微电极阵列神经元锋电位信号的去噪方法
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 锋电位 主成分分析 小波阈值去噪 信噪比 微电极阵列
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 电子,通信与自动控制技术
研究方向 页码范围 104-110
页数 7页 分类号 Q424|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴丹 63 498 12.0 21.0
2 封洲燕 36 329 10.0 18.0
3 王静 72 979 16.0 29.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
锋电位
主成分分析
小波阈值去噪
信噪比
微电极阵列
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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