一种基于多个小波变换的动作电位特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于多个小波变换的动作电位特征提取方法。目前单一小波基无法对动作电位进行全面的描述。本发明方法首先以Db、Sym、Bior小波作为小波变换基函数，提取各小波基下的小波特征，然后在KS检验的规则下，分别对各组小波特征分量检验，并对高维特征空间的降维，计算出各特征分量的权值系数，选取出的三组特征分量合成为原始联合矩阵后，与权值矩阵相乘，得到多个小波变换下的加权联合特征。本发明方法克服了单个小波特征描述的单一性和局限性，并综合了多个小波特征，能更有效表达动作电位特异性的特征分量，加权融合后的联合特征，能实现对信号特征更全面、有效的表达。

主权项

一种基于多个小波变换的动作电位特征提取方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤(1)对神经元动作电位发放进行采样，经采样放大及截断处理后的Spike信号表示为矩阵形式SN×M，其中N为Spike信号的个数，M为每个Spike信号的采样点个数；步骤(2)对Spike信号进行小波变换，得到其小波时频特征，将Spike信号表示为f(t)，第i尺度下第k个小波系数ci，k为ci，k＝<ψi，k(t)，f(t)>其中i为伸缩尺度，它从频率的角度对小波母函数Ψ(t)进行改变；k是平移尺度，它使得小波函数在时间轴上平移，最终构造出一系列小波基；小波基函数ψi，k(t)为： ψ i , k ( t ) = 1 2 i / 2 Ψ ( 2 i t - k ) Spike信号通过小波变换后得到小波系数矩阵CL×H，L为矩阵CL×H的行数、H为矩阵CL×H的维数，L＝N，H＝M，CL×H＝{c1，c2，c3，…，cm，…ch}，cm＝{cm1，cm2，cm3，…cml}，cm表示N个Spike信号的第m维特征分量；分别采用三类有代表性的小波基函数Db、Sym、Bior带入小波特征的矩阵求解，得到三组不同小波基下的特征矩阵，记为C1、C2、C3；步骤(3)对三组不同小波基下的特征矩阵进行KS检验，针对三组特征矩阵C1、C2、C3中的每一维特征分量cm，分别计算其KS检验值λm，λm＝|F(cm)‑G(cm)|式中F(x)为经验积累分布函数，G(x)为高斯分布函数；步骤(4)对每组内的特征分量的检验值按由大到小排序，分别提取各组特征矩阵中前三个检验值对应的特征分量，记为cs，g，实现对高维特征空间的降维，其中s为组号，s＝1，2，3，g为组内检验值序号，g＝1，2，3；计算各特征分量的权值系数Ws，g： w s , g = λ s , g Σ s = 1 3 Σ g = 1 3 λ s , g 步骤(5)以加权的多个小波特征作为动作电位的完整描述，记原始联合特征矩阵为C′＝[c11，c12，c13，c21，c22，c23，c31，c32，c33]，权值矩阵为 W = w 11 . . . 0 w 12 . . . 0 . . . w 33 , 加权后的联合特征矩阵C作为最终提取的动作电位特征，C＝WC’。