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波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法
被引量:
4
1
作者
万红
张超
+1 位作者
刘新玉
尚志刚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期402-410,共9页
锋电位分类是进行大脑信息处理机制研究的基本步骤之一。针对锋电位信号的复杂性和非平稳性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型描述锋电位信号的概率密度函数,提出了一种新的基于波形变化率特征和高斯混合模型聚类的锋电位分类方...
锋电位分类是进行大脑信息处理机制研究的基本步骤之一。针对锋电位信号的复杂性和非平稳性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型描述锋电位信号的概率密度函数,提出了一种新的基于波形变化率特征和高斯混合模型聚类的锋电位分类方法。首先计算锋电位的波形变化率,然后利用最大差异方法获得锋电位波形的低维特征,最后采用高斯混合模型算法对特征进行聚类,实现锋电位分类。采用开放的仿真数据分析了该算法的分类精度和可行性,然后分别利用来自5只大鼠和1只恒河猴初级视觉皮层的实测数据验证了该算法的实用性,并与主成分分析特征的高斯混合模型聚类、幅值特征的高斯混合模型聚类和变化率特征的k均值聚类等3种方法进行了比较。仿真实验中,在噪声水平为0.05、0.10、0.15、0.20时,误分率分别为1.18%±1.18%、1.41%±1.06%、2.27%±1.51%、2.98%±2.06%,低于其他3种方法;实测实验中,恒河猴数据的J3准则值为13.50±5.26,大鼠数据的J3准则值为26.43±10.46。与其他3种方法相比,平均J3准则值较大,且显著高于幅值特征的高斯混合模型聚类算法。所提出的方法表现出较高的分类精度和较好的类可分性,为实现神经元锋电位的可靠分类提供了一种有效的手段。
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关键词
锋电位分类
波形变化率
最大差异算法
高斯混合模型
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职称材料
题名
波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法
被引量:
4
1
作者
万红
张超
刘新玉
尚志刚
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期402-410,共9页
基金
国家自然科学基金(U1304602)
河南省重点科技攻关项目(122102210102
162102310167)
文摘
锋电位分类是进行大脑信息处理机制研究的基本步骤之一。针对锋电位信号的复杂性和非平稳性,从统计聚类的角度出发,采用高斯混合模型描述锋电位信号的概率密度函数,提出了一种新的基于波形变化率特征和高斯混合模型聚类的锋电位分类方法。首先计算锋电位的波形变化率,然后利用最大差异方法获得锋电位波形的低维特征,最后采用高斯混合模型算法对特征进行聚类,实现锋电位分类。采用开放的仿真数据分析了该算法的分类精度和可行性,然后分别利用来自5只大鼠和1只恒河猴初级视觉皮层的实测数据验证了该算法的实用性,并与主成分分析特征的高斯混合模型聚类、幅值特征的高斯混合模型聚类和变化率特征的k均值聚类等3种方法进行了比较。仿真实验中,在噪声水平为0.05、0.10、0.15、0.20时,误分率分别为1.18%±1.18%、1.41%±1.06%、2.27%±1.51%、2.98%±2.06%,低于其他3种方法;实测实验中,恒河猴数据的J3准则值为13.50±5.26,大鼠数据的J3准则值为26.43±10.46。与其他3种方法相比,平均J3准则值较大,且显著高于幅值特征的高斯混合模型聚类算法。所提出的方法表现出较高的分类精度和较好的类可分性,为实现神经元锋电位的可靠分类提供了一种有效的手段。
关键词
锋电位分类
波形变化率
最大差异算法
高斯混合模型
Keywords
spike sorting
waveform changing rate
maximum-difference algorithm
gaussian mixture model
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法
万红
张超
刘新玉
尚志刚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
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