【摘 要】
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随着电生理技术水平的提高,电极可以记录的峰电位信号包含多个神经元峰电位的叠加.本文提出了一种采用压缩感知和最大后验估计的分类算法来解决重叠峰电位分类问题.其中压缩
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61262091);云南省第十七批中青年学术和技术带头人资助项目(No.2014HB019);云南省高校科技创新团队支持计划资助;云南民族大学研究生创新基金项目(No.2016YJCXSY11)
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随着电生理技术水平的提高,电极可以记录的峰电位信号包含多个神经元峰电位的叠加.本文提出了一种采用压缩感知和最大后验估计的分类算法来解决重叠峰电位分类问题.其中压缩感知算法用于得到稀疏信号,最大后验估计用于搜索出稀疏信号的最优解.在实验中,我们采用仿真和实测的三组数据对本文算法和传统算法进行了测试,实验结果表明,当峰电位波形相似时,相比于k-均值聚类及CBP(Continuous Basis Pursuit)算法,本文算法具有较少的分类错误数.
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