时变自回归模型在清醒大鼠局部场电位特征分析中的应用

摘要：

同步和去同步状态是清醒大鼠脑活动的两种典型状态,分析不同状态下局部场电位(LFP)的时频特性差异是提取刺激响应特征的基础.针对LFP信号的非平稳特性,采用时变自回归(TVAR)算法建立LFP状态空间模型;并利用卡尔曼滤波迭代方法对模型系数进行动态更新.然后基于TVAR系数计算LFP的功率谱,对不同状态的LFP信号进行时频特性分析.研究结果表明,利用TVAR模型结合卡尔曼滤波算法获得的时频功率谱与基于短时傅里叶变换方法的结果相比,具有更高的时频分辨率,而且通过对LFP的时频分析可以有效捕捉大脑活动状态的动态变化,对于大脑功能机制的解析具有重要意义.

关键词：TVAR模型、卡尔曼滤波、短时傅里叶变换、实时频谱分析

所属期刊栏目：14

分类号：Q424(神经生理学)

资助基金：河南省重点科技攻关计划项目122102210102

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26