微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

基于小波变换的心电图信号中QRS综合波检测算法

在心电图（ECG）数据分析中,其QRS综合波检测是关键。本文应用小波变换,首先对ECG信号进行数字滤波,提高信噪比,然后再通过自学习过程确定多个判据来实现QRS综合波的精确检测。经GKD－405A多导智能分析仪实测数据检测,QRS综合波正确检测率达98％以上。     

鼾症自动诊断及其算法的设计

鼾症是一种常见疾病,但其准确诊断往往要借助于必要的仪器设备。本文介绍一种鼾症的计算机全自动诊断的原理,建立了相应的数学模型和ＧＫＤ—４０５Ａ六导睡眠监测仪中诊断算法的设计以及临床应用情况。     

具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型及其应用

视觉细胞之间存在的侧抑制机制能够对接收到的视觉信息进行选择性的提取。运用数学方法模拟视觉细胞之间存在的这种生理机制,提出了一种具有分流型抑制机制的视网膜细胞神经网络模型(SIRCNN),分析了该模型的稳定性,给出了等价电路图,并且基于此模型提出了一种边缘检测算法。将该算法应用于图像边缘检测中,试验结果表明,这种以生物视觉感知机理为基础的神经计算方法可有效地增强图像反差,检测图像边缘。由于细胞神经网络具有高速并行运算、便于硬件实现等特点,因此这种方法在图像实时处理中也具有很大的潜力和应用前景。