| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 概述 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·研究工作的目的和意义 | 第13-17页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第17-22页 |
| ·论文的主要研究内容及创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 神经元动作电位信号的检测和分离 | 第23-48页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·神经元动作电位信号多电极记录系统 | 第23-26页 |
| ·动作电位的检测 | 第26-30页 |
| ·动作电位的分离 | 第30-35页 |
| ·主成分分析方法 | 第31-33页 |
| ·K 均值聚类方法 | 第33-34页 |
| ·减法聚类方法 | 第34-35页 |
| ·稳健的神经元动作电位自动解混分离算法 | 第35-43页 |
| ·特征提取和模板重构 | 第35-40页 |
| ·基于RELAX 算法的动作电位波形自动解混 | 第40-43页 |
| ·结果和讨论 | 第43-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第三章 神经元放电活动时间序列的非线性分析 | 第48-66页 |
| ·非线性分析方法 | 第48-58页 |
| ·非线性预测方法 | 第48-50页 |
| ·替代数据方法 | 第50-55页 |
| ·Lempel-Ziv 复杂度 | 第55-58页 |
| ·结果和讨论 | 第58-65页 |
| ·神经元自发放电活动的动力学特性分析 | 第58-60页 |
| ·视觉适应过程中神经元放电活动时间序列的复杂性研究 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第四章 基于信息差异度量方法的多个神经元活动序列分析 | 第66-81页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·信息差异度量方法 | 第66-71页 |
| ·神经序列的符号化 | 第67页 |
| ·序列的完全信息集 | 第67-68页 |
| ·信息差异性度量 | 第68-71页 |
| ·结果和讨论 | 第71-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第五章 总结和展望 | 第81-84页 |
| ·本文研究总结 | 第81-83页 |
| ·神经元动作电位信号的检测和分离 | 第81-82页 |
| ·神经元放电活动时间序列的非线性分析 | 第82页 |
| ·多个神经元活动序列分析 | 第82-83页 |
| ·课题研究展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的学术论文 | 第92-93页 |