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针刺足三里的脊髓背根神经电信号非线性特征提取 被引量：15
1
作者 韩春晓 王江 +4 位作者 车艳秋 邓斌 郭义 郭永明 刘阳阳 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期5880-5887,共8页
神经系统在外部刺激下会呈现出丰富的放电模式,针刺作为对穴位的机械作用可以等效为对神经系统的一种外部刺激,在针刺刺激下神经系统会产生不规则的电信号.由于神经系统是高度复杂的非线性动力学系统,神经电信号具有很强的非线性,所以... 神经系统在外部刺激下会呈现出丰富的放电模式,针刺作为对穴位的机械作用可以等效为对神经系统的一种外部刺激,在针刺刺激下神经系统会产生不规则的电信号.由于神经系统是高度复杂的非线性动力学系统,神经电信号具有很强的非线性,所以本文设计了提插补法、提插泻法、捻转补法、捻转泻法等四种针刺手法的动物实验,获取针刺大鼠足三里穴位的脊髓背根神经束动作电位序列.采用峰峰间期的思想,应用非线性时间序列的方法分析此动作电位序列,通过计算Lyapunov指数、关联维数以及Lempel-Ziv复杂度等参数,提取神经电信号的非线性特征,得到不同针刺手法的神经电信息的编码;并证明了针刺作用下脊髓背根的神经电信号具有明显的混沌特性. 展开更多
关键词 针刺 神经电信号 非线性分析 混沌
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生物光子与神经信号传递和处理 被引量：1
2
作者 戴甲培 何晴 +1 位作者 刘丽雯 汤仁东 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第3期35-40,共6页
指出了针对神经信号传递和处理的主流理论的争论,即神经信号以电信号和化学信号的形式进行传递处理的理论虽然可以很好地解释感觉、运动、反射等神经系统的低级功能,但很难构建出解释大脑高级功能和精神活动的一般概念或原则.提出了神... 指出了针对神经信号传递和处理的主流理论的争论,即神经信号以电信号和化学信号的形式进行传递处理的理论虽然可以很好地解释感觉、运动、反射等神经系统的低级功能,但很难构建出解释大脑高级功能和精神活动的一般概念或原则.提出了神经回路中存在有生物光子(又称生物超弱发光)传递,并可能介导神经信号的传递和处理、参与人脑的高级功能和精神活动.综述了生物光子在神经回路中传递及介导神经信号传递处理的相关理论假说和实验研究. 展开更多
关键词 神经信号传递和处理 神经电信号 生物光子 生物光子传递
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基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法 被引量：6
3
作者 李可 王全鑫 +2 位作者 宋世民 孙毅 王浚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期596-601,共6页
根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速... 根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。 展开更多
关键词 故障诊断 人工神经网络 模式识别 自动编码 电信号 梯度下降法
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基于模型分类算法的针刺神经电信号的统计分析
4
作者 秦晴 陈伟 郑海令 《天津职业技术师范大学学报》 2021年第2期8-13,共6页
针对动作电位叠加所产生的波形变异问题,在小波聚类算法的基础上,采用一种基于模型的优化算法。该算法极大地降低了动作电位的漏检率,使分类结果更加准确可靠。同时,基于该优化分类方法,文章对不同手法针刺条件下神经元放电事件进行统... 针对动作电位叠加所产生的波形变异问题,在小波聚类算法的基础上,采用一种基于模型的优化算法。该算法极大地降低了动作电位的漏检率,使分类结果更加准确可靠。同时,基于该优化分类方法,文章对不同手法针刺条件下神经元放电事件进行统计分析,结果发现:针刺补法和针刺泻法条件下神经元响应活动具有明显的差异性,且该差异性主要体现在针刺补法能够诱发产生较多的放电响应。 展开更多
关键词 针刺 神经电信号 动作电位 分类算法
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基于CNN脑电信号伪迹检测与去除的EEMD方法 被引量：4
5
作者 张晨洁 王爽 +1 位作者 郭滨 白雪梅 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2018年第2期119-123,128,共6页
为了去除在脑电信号采集过程中受到的干扰,在传统方法的基础之上,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)脑电信号伪迹检测与去除的方法。该方法通过CNN模型对脑电信号电压幅值计算后的特征进行提取,完成Softmax分类器对脑电信号的检测分类。... 为了去除在脑电信号采集过程中受到的干扰,在传统方法的基础之上,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)脑电信号伪迹检测与去除的方法。该方法通过CNN模型对脑电信号电压幅值计算后的特征进行提取,完成Softmax分类器对脑电信号的检测分类。采用EEMD算法将含噪脑电信号分解为若干个本征模式函数IMF分量,通过Hilbert特征法提取出噪声占主导的高频IMF分量,再由FastICA的方法将剩余信号分离,达到眼电伪迹的去除。实验表明,CNN方法检测准确率高达80%以上,CNN与EEMD的结合提高了脑电信号伪迹去除的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 总体经验模态分解 希尔伯特变换 脑电信号去噪
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