基於碎形迭代法分析老鼠大腦運動區誘發電位的信號

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本研究的目的是開發一套老鼠運動區誘發電位分析系統,藉以分析老鼠大腦運動區神經信號。

本研究的實驗是先從老鼠腦部的運動區取得訊號，並利用獨立成份分析取得獨立訊號 ... 資料載入處理中... 跳到主要內容 臺灣博碩士論文加值系統 ::: 網站導覽| 首頁| 關於本站| 聯絡我們| 國圖首頁| 常見問題| 操作說明 English |FB專頁 |Mobile 免費會員 登入| 註冊 功能切換導覽列 (178.128.221.219)您好！臺灣時間：2022/05/2900:08 字體大小：       ::: 詳目顯示 recordfocus 第1筆/ 共1筆  /1頁 論文基本資料 摘要 外文摘要 目次 參考文獻 電子全文 QRCode 本論文永久網址: 複製永久網址Twitter研究生:淩聖欽研究生(外文):ChuanChinLim論文名稱:基於碎形迭代法分析老鼠大腦運動區誘發電位的信號論文名稱(外文):EvokedPotentialAnalysisofRatMotorCortexBasedonIteratedFunctionSystems指導教授:駱榮欽口試委員:蔣永孝、黃榮堂口試日期:2014-07-31學位類別:碩士校院名稱:國立臺北科技大學系所名稱:電腦與通訊研究所學門:工程學門學類:電資工程學類論文種類:學術論文論文出版年:2014畢業學年度:102語文別:英文論文頁數:78中文關鍵詞:碎形迭代法、電訊號、插值法、獨立成分分析法外文關鍵詞:IFS、InterpolationFunctions、ICA、Electrophysiologicalsignal相關次數: 被引用:0點閱:116評分:下載:4書目收藏:1 腦部神經信號一直以來是研究腦部功能的一項重要的訊息並持續了多達40年之久，目前有許多研究重點關於神經系統的傳輸，因此記錄與分析腦神經信號將助於了解腦部功能。

本研究的目的是開發一套老鼠運動區誘發電位分析系統,藉以分析老鼠大腦運動區神經信號。

本研究的實驗是先從老鼠腦部的運動區取得訊號，並利用獨立成份分析取得獨立訊號。

假設大腦誘發各種動作的誘發電位都是由各種小動作的電位所組成，我們將訊號分成各種小動作訊號再以小波及迭代函數係統編碼各種動作的神經訊號。

經由各種編碼方式與不同的動作結果分析運動區神經訊號與動作的關聯性。

Brainresearchhasbeenstudyformorethan40yearsandbrainneuronssignalsisrequiredforunderstandingbrainfunctions.Motorcortexisthemainpartthatcontrolsactions.Therefore,recordingandanalyzingthebrainneuronssignalsinthemotorcortexwillhelptounderstandrelationshipsbetweenactionsandbrainneuronssignals.Inthestudy,weusemultichannelelectrodeofmicro-wiretoobtaintheneuralsignalsfrommotorcortexofrats.DifferentkindofactionssignalswasclassifiedandappliedICAforobtainingindependentsourcesignals.IFSwereusedtoanalyzerelationshipsbetweenneuralsignalsandactions.Assumethatanactionismergedbyneuralsignalsthatcombinedfromdifferentpathandneuronsignalsofthenervoussystemsthatproducedbymotorcortex,thenweencodebyinverseIFS.DifferentkindofactionsisencodedbyIFS.Analyzetheresultstounderstandtherelationshipsbetweentheneuralsignalsandactions. 摘要iAbstractiiAcknowledgmentsivLISTOFTABLESviLISTOFFIGURESviiChapter1INTRODUCTION11.1Motivation11.2Researchandsurvey21.3Overviewoftheproposedmethods21.4Organizationofthesis3Chapter2BACKGROUNDS42.1MATERIALS(EEG)42.1.1Neuron52.1.2Actionpotential72.1.3Thenervoussystem92.2AnalysisMethod112.1.1IndependentComponentAnalysis(ICA)112.1.2FastICA112.1.3CentralMoment12Chapter3IteratedFunctionSystems143.1IteratedFunctionSystems(IFS)143.2AlgorithmsforconstructingAttractors153.2.1DeterministicIterationAlgorithm153.2.2RandomIterationAlgorithm163.3FractalInterpolationFunctions173.4VerticalScalingFactor193.4.1GeometricMethod193.5TheInverseIFSAlgorithm20Chapter4ExperimentalMethods224.1ExperimentalProcedure224.2CaptureNeuronsSignalandICAProcess234.2.1SurgeryProcess234.2.2HighSNRInvasiveBiomedicalSignalCaptureandRecordSystem274.2.3SignalProcessing304.3BuildingModel314.4AnalysisandClassification32Chapter5Results355.1Simulation355.2Emulation44Chapter6Conclusions58Chapter7DiscussionsandFutureWork607.1Discussion607.2Concludingremarks60Reference61AppendixA64 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