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私は神経科学者ですが、あまり得意ではありません。私の同僚は、ロブスターの口胃神経節の PY ニューロンのノイズの多い電圧測定値を提供してくれました。

このニューロンの活動は、上部に速いスパイク (バースト) があるゆっくりとした脱分極プラトーによって特徴付けられます。

理想化されたバージョンとノイズの多いバージョンの両方がここに表示され、暇なときに閲覧できます。

ノイズの多い信号からスパイク時間を抽出するのが私の仕事ですが、これは私の経験レベルをはるかに超えているため、どこから始めればよいかわかりません。幸いなことに、私は Matlab の完全な忍者です。

このタスクに最適なプロシージャ、フィルタ、またはスムージング関数の名前を教えてください。または、そのような愚かな質問をするための適切なフォーラムでさえ。

おそらく、信号対雑音比を高める必要がありますか？ここでの問題は、ノイズと善意のスパイクの差が非常に小さいため、両者の違いを判断することのようです。

更新: 2013 年 2 月 7 日

Matlab で次のフィルターを試してみましたが、結果はまちまちです。何がノイズで何がスパイクかを言うのはまだ非常に難しいです。

ローパス バタワース フィルター、メジアン フィルター、ガウス、移動加重ウィンドウ、移動平均フィルター、スムーズ、sgolay フィルター。

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これは、stackoverflow に対する適切な応答ではない可能性があります。ただし、この場合の信号対雑音比を向上させる 1 つの方法は、信号の一部を平均化することです。

  1. 信号をローパスしてノイズ (およびスパイク) を除去し、フィルター処理された信号の最小値を見つけます (画像から、600 データ ポイントごとに 1 つの最小値)。各最小値のインデックスを保持し、
  2. ノイズの多い信号では、最小インデックスごとに、連続する 700 データ ポイントを選択します。最小値が 50 の場合、50 x 700 の行列が必要です。
  3. マトリックスを平均します。1 x 700 のベクトルが必要です。

信号の一部 (最小ロック電位) を平均化することで、2 つの特性を利用できます: ノイズはゼロ平均 (そうあるべきです) であり、目的の信号は反復的です。したがって、ポテンシャルを積み上げると前者は減少し、後者は増加します。ただし、このプロセスでは、各徐波図のスパイク時間は失われますが、少なくとも 50 個の最小値のブロックについてはそれらが得られます。

この手法は、神経科学では事象関連電位 ( http://en.wikipedia.org/wiki/Event-related_potential ) として知られています。信号に完全に適合しないか、結果が良いスパイクを与えない可能性がありますが、関心のある期間のスパイク時間を抽出することができます (信号の性質を考えると、5 つまたは 10 のポテンシャルが必要になると思います)。新たな平均的な活動）。

ジョブの一部を実行するツールボックスがいくつかあります (ただし、タスクの複雑さを考慮して、自分でプログラムします)。これらはeeglabまたはfieldtripです。それらには、いくつかの統計機能だけでなく、フィルター/分解オプションも多数あります。

于 2013-07-12T15:31:09.980 に答える