【摘 要】
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目的是从经颅超声刺激实验中记录到的复杂大鼠后腿收缩张力信号中自动检测由刺激诱发的响应信号.该算法先是应用小波变换的多分辨特征实现慢收缩和快收缩张力信号的分离和消
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院 上海200093
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目的是从经颅超声刺激实验中记录到的复杂大鼠后腿收缩张力信号中自动检测由刺激诱发的响应信号.该算法先是应用小波变换的多分辨特征实现慢收缩和快收缩张力信号的分离和消噪,慢收缩信号以预张力和呼吸波幅度为阈值检测超声的诱发慢收缩响应,并分析每次刺激开始前的信号更新预张力和呼吸波幅度.快收缩响应以刺激开始前张力信号的3倍方差作为阈值检测超声诱发快收缩响应.经验证算法能成功识别出了各种不同特征的收缩响应,经过对53组实验数据中1 623次超声刺激的响应检测,慢响应和快响应的识别准确性分别达到96.55％和95.64％.本算法为超声刺激诱发张力响应信号的识别和特征参数提供了一种有效、可靠的数据处理与分析方法,是经颅超声刺激神经调理作用研究中对响应进行评估的基础.
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