所有作者：林孟辉 岳林
作者单位：南京航空航天大学机电学院
论文摘要：峰电位分类是细胞外记录中一个重要的技术。在本文中，我们提出了一个离散小波变换和波形特征分析相结合的新的峰电位分类方法(DWT-SFA)。这里我们定义了三个不同的波形特征。首先，对信号进行小波消噪处理，然后，使用这三个不同的波形特征进行信号分类。通过对大壁虎嗅觉神经信号的分类处理，结果表明：该方法明显优于主成分分析方法。此外，该方法与Offline Sorter软件的分类对比也验证了它的正确性和精确性。
关键词： 峰电位分类 离散小波变换 波形特征分析 小波消噪
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