开题报告-胡凯.docVIP

. PAGE .. 毕业设计/论文 开 题 报 告 课 题 名 称 脑神经网络信号改进窗口法提取Spike脉冲 类 别 毕 业 论 文 系　 别 信息科学与技术系 专 业 班 电子信息工程0801班 姓　 名　 胡凯 评 分 指 导 教 师 刘 海 龙 20年 月 日 华中科技大学武昌分校 . .. 华中科技大学武昌分校学生毕业设计开题报告 学 生 姓 名 胡凯 学 号 20081186014 专业班级 电子信息工程0801班 系别 信息科学与技术系 指导教师 刘海龙 职称 教授 课题名称 脑神经网络信号改进窗口法提取Spike脉冲 1 课题设计的目的和意义 1.1 研究的背景和发展方向 　 神经元网络活动的基本表现形式为锋电位(动作电位,spike) 。无论是单个神经元还是多个神经元组成的网络,发放的信号都是由若干个锋电位脉冲构成,它们是携带信息的载体。所以,获取锋电位是神经元放电研究的基础。但是,不同实验环境下信号背景的噪声各异:对于细胞内记录的单个神经元电活动,锋电位的检测较简单;而细胞外记录的神经元网络的电活动,信号复杂 ,检测较困难。我们现提出一种峰值检测算法 ,它“跟踪”锋电位,效果优于阈值检测,但是运算缓慢,相邻窗口重复检测。在此基础上我们作了部分改进,不仅解决了重复检测问题,而且显著提高了信号处理速度。 1.2 研究目的和意义 脑神经网络信号是一种生物信号，它是大脑神经元成熟形成网络后，经过刺激产生动作电位形成的电脉冲。多电极阵列（Multi-Electrode Arrays 简称MEA。我们的芯片有64个电极）离体活的脑神经细胞培养是目前研究认知科学的先进方法之一。它可长时间记录脑神经网络在不同发育时期发放的动作电位脉冲信号，供研究者观察、处理、分析、研究，以获得感兴趣的信息，以便得出大脑中信息传递的方式和神经网络的结构形式等的科学结论。由于记录时间长，信息量大，数据量多，迫切需要找到一种好的正交变换和分类方法，有利于动作电位脉冲信号的特征提取及分类。 从电极上获取的脑神经网络信号混入了一定的噪声，要从噪声中提取动作电位脉冲信号，就要根据动作电位脉冲的形状的幅度用一种较好的方法将动作电位脉冲较简单地从噪声中提取出来，但不能破坏它的形状，否则对后面的特征和分类不利。由于动作电位脉冲有一定的形状、宽度和幅度，可以用改进窗口法提取Spike脉冲。 2 课题设计的主要内容 用VC++6.0 加入Matlab 库函数，在VC++6.0的平台上进行编程，对从电极上获得的脑神经网络信号用改进的窗口法提取出Spike脉冲。 要求掌握用改进窗口法提取Spike脉冲的理论和算法的知识； 要求熟练掌握VC++的编程； 要求能在VC++的平台上使用Matlab编程。 3 设计方案 　 实验方法 离体培养胎鼠海马神经元,用多电极阵列(multi- electrode arrays ,MEA) [4 ,5 ]系统以50kHz 采样并记录原始数据,其原理是:植于MEA 芯片底部的微电极(直径30μm ,中心距200μm) 记录神经元网络电活动得到原始信号,经放大滤波器MEA1060 (增益、带宽可调) 调制后,由模数转换卡MC-Card 数字化(采样率:50kHz) ,最后在软件平台MC-Rack 和Matlab 上观察、处理信号。 3. 1 　阈值检测算法 算法描述: (1) threshold = - bσ (2) for (i = 1 ;i = N ;i + + ) { 　　if 　　Xi ≤threshold 　　　　检测到锋电位　　　　} Xi :第i 个数据点, { Xi } :数据矩阵, N :总数据量, threshold :阈值, b = 3～5. 优点:实现简单; 　　缺点:不适用于背景比较复杂的信号。例如,图2. a 是一段培养25d 单通道原始数据,当信号被某种干扰叠加而“漂移”(B、C 两处锋电位) 时,阈值检测难以正确提取锋电位。若阈值设置较大( - 3σ) ,将把“漂移”到阈值以下的噪声判断成信号(图2. b) ;若设置较小( - 4σ) ,将漏掉部分信号(图2. c) 。其实,在-