用matlab生成谐波代码神经记录信号处理机器学习峰值排序
用于神经元细胞外神经记录的信号处理尖峰分选管线
抽象的
该代码包含对大鼠海马中神经元的细胞外记录的分析,目的是识别和分类从原始信号触发的单个神经元,也称为“峰值排序”。
神经记录在16个不同的通道上构成了随时间变化的电压信号,每个通道的记录都来自植入在啮齿类动物海马中的17微米导线。
给定跨16个通道的录制的32
KHz分辨率,录制的1秒每秒会生成50万个32位整数采样(每秒2Gb
/分钟)。
这种数据量需要在信号滤波和降维中使用技术。
对于这个项目,我使用傅立叶变换,高通滤波,PCA(SVD)和K-Means聚类来处理和分析60秒的录制。
应用这些技术后,我们可以将记录充分清洁和处理到可以清楚地识别3个不同神经元信号的位置。
背景
典型的神经元放电也称为动作电位,发生时间为1-3毫秒,从细胞内观察时电压为70-150毫伏,而在细胞外观察时电压为70-150微伏。
给定试图在此电压范围内观察生物信号时的噪声量,信号处理在识别神经活动方面非常有用。
输入数据
该项目的输入数据来自Technion医学院的Dori
Derdik
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