[发明专利]利用压缩感知算法处理神经Spike信号的方法有效
| 申请号： | 201310421300.2 | 申请日： | 2013-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN103632195A | 公开（公告）日： | 2014-03-12 |
| 发明（设计）人： | 张冰尘;洪文;毕辉;蒋成龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电子学研究所 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 曹玲柱 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 发明提供了一种利用压缩感知算法处理神经Spike信号的方法。该方法使用了压缩感知技术，利用神经Spike信号在K-L变换域上所具有的稀疏性，神经Spike信号的数据传输量压缩了2～3倍，也就是说在实现对信号准确重建的同时，大大降低了数据传输和存储的成本，也降低了系统的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 压缩 感知 算法 处理 神经 spike 信号 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用压缩感知算法处理神经Spike信号的方法，其特征在于，包括： 步骤A，从神经Spike信号序列g(t)中提取一个神经Spike信号f(t)，其信号长度为n； 步骤B，对神经Spike信号f(t)进行K-L变换，获得由K-L域中的由n个K-L基组成的特征矩阵Ψ，提取神经Spike信号f(t)在该n个K-L基下的系数，即K-L系数c； 步骤C，将随机产生的一m×n维正负一观测矩阵与所述特征矩阵Ψ相乘，构建稀疏观测矩阵A，由所述稀疏观测矩阵A和K-L系数c相乘获得神经Spike信号f(t)的采样向量y； 步骤D，输入所述稀疏观测矩阵A和神经Spike信号f(t)的采样向量y，对神经Spike信号f(t)进行压缩采样，获得其压缩采样后的稀疏K-L系数x；以及 步骤E，将所述特征矩阵Ψ与压缩采样后的稀疏K-L系数x相乘，得到压缩感知重建后的一个神经Spike信号：![]()
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