基于CDkNN的神经元峰电位干扰消除算法：有效性验证与应用

该篇论文主要探讨了神经元锋电位（spike）检测过程中遇到的一个关键问题——大幅值干扰的去除。神经元锋电位的有效提取对于理解神经信号处理至关重要，但由于其特性，即非平稳的宽带高频小幅度信号，它容易受到噪声的影响，导致在检测过程中出现误判，将噪声信号误识别为spike，从而降低了后续分析的精确性和可靠性。 作者万红和刘新玉针对这一问题，提出了基于相关距离的k-近邻方法（CDkNN，Correlation Distance based k-Nearest Neighbor）来解决。这种方法利用了信号的相关距离特性，通过比较检测到的信号点与其周围邻近点的关联程度，来识别那些可能的大幅值噪声信号，而非真正的spike。论文指出，当spike的信噪比大于0dB时，CDkNN方法能够达到超过90%的识别正确率，这意味着它在实际应用中能显著提高spike检测的准确性，从而提升后续神经活动分析的稳定性和可靠性。 该研究的工作背景是国家自然科学基金支持（60971110），并且万红教授作为主要作者，邮件地址为wanhong@zzu.edu.cn，她所在的郑州大学电气工程学院提供了实验平台。研究采用了中图分类号R318.4，表明这是生物信号处理领域的一篇重要论文。 论文的核心技术涉及生物信号处理的前沿方法，包括噪声抑制、非线性信号处理以及数据分析。它不仅提供了理论分析，还通过仿真实验和实际测量数据验证了CDkNN方法的有效性，这对于改善神经科学研究中的数据质量和分析结果具有显著的实际价值。这篇论文为神经元锋电位检测中的噪声抑制策略提供了一种实用且高效的方法，对于提升神经科学研究的精度和深度具有重要意义。