本申请涉及数字信号处理技术领域，特别是涉及一种神经元放电尖峰信号挑拣方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
在神经信号采集时，使用高采样率的方式记录神经元周围的连续信号，而神经元放电尖峰信号（spike）为一个短暂的放电过程，持续1ms左右。为了将此短时间段信号提取出来，常使用的方法为观察信号，设置一个阈值，通过将超过阈值的这段信号挑选出来，当作一个神经元的放电过程。
这种方法需要人去观测信号阈值，增加了工作量，并且由于阈值是人为规定的，增加了信号提取的不稳定性；并且这种方法只可以将幅度较大的神经放电尖峰信号挑拣出来，而一些幅度较小的尖峰信号将在这种方法中被忽略掉，造成神经信号统计上的误差。
因此，目前的神经放电尖峰信号挑拣方法挑拣的神经元放电尖峰信号的准确率低。
技术实现要素：
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高挑拣神经元放电尖峰信号的准确率的神经元放电尖峰信号挑拣方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种神经元放电尖峰信号挑拣方法，所述方法包括：
对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号；
对所述连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号；
将所述连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；
根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值；
通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值；
根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；
根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
在其中一个实施例中，所述能量计算的公式为：
其中，
在其中一个实施例中，所述根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值的步骤，包括：
根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数；
对所述累积分布函数进行二阶差分，确定所述累积分布函数的离群临界值；
将所述离群临界值作为挑拣阈值。
在其中一个实施例中，所述累积分布函数为：
其中，
在其中一个实施例中，所述通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值的步骤，包括：
对所述能量峰值进行极大值提取，获得极大值点；
通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型，将所述极大值点与所述挑拣阈值对比，确定初步峰值。
在其中一个实施例中，所述根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段的步骤，包括：
根据所述初步峰值对应时间点，确定与所述初步峰值相邻的前后各1个能量峰值；
将与所述初步峰值相邻的前后各1个能量峰值之间的时间点，确定为放电段的时间节点；
根据所述放电段的时间节点，确定所述放电段在所述连续滤波放电信号上的放电信号段。
在其中一个实施例中，所述根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号的步骤，包括：
根据所述放电信号段中的最大峰值和最小峰值，确定所述放电信号段的幅值；
将所述放电信号段的幅值与所述挑拣阈值的2倍进行比较，确定出幅值大于所述挑拣阈值的2倍的放电信号段作为神经元放电尖峰信号。
一种神经元放电尖峰信号挑拣装置，所述装置包括：
预处理模块，用于对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号；
能量计算模块，用于对所述连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号；
峰值统计模块，用于将所述连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；
阈值确定模块，用于根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值；
筛选模块，用于通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值；
信号段提取模块，用于根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；
尖峰信号确定模块，用于根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法的步骤。
上述神经元放电尖峰信号挑拣方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号，对所述连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号，增加了滤波后的连续滤波放电信号中神经元放电过程中的尖峰信号与不放电过程信号的差异；进一步通过将所述连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值，可以使神经元放电信号的挑拣更准确，通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值；根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号，使得挑拣出的神经元放电尖峰信号的方法鲁棒性更强，提高了挑拣神经元放电尖峰信号的准确率。
附图说明
图1为一个实施例中神经元放电尖峰信号挑拣方法的流程示意图；
图2为滤波后的连续放电信号的示意图；
图3为累积分布函数的函数拐点的示意图；
图4为神经元放电尖峰信号挑拣示意图；
图5为一个实施例中神经元放电尖峰信号挑拣装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种神经元放电尖峰信号挑拣方法，包括以下步骤：
步骤s220，对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号。
其中，待挑拣神经元放电信号是神经元放电信号采集设备在一段时间内连续采集到的连续的原始神经元放电信号。预处理包括升采样和滤波处理，神经元放电尖峰信号的频带范围为300hz~6000hz，所以需要将原始神经元放电信号升采样至30ksps以上，才能让挑拣到的持续时间为1ms的神经元放电信号有足够多的点；将升采样后的放电信号进行滤波处理，滤掉放电信号中的低频局部场电位。连续滤波放电信号是进行滤波后的连续放电信号，如图2所示的滤波后的连续放电信号的示意图。
在一个实施例中，对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号的步骤，包括：对待挑拣神经元放电信号进行升采样处理，获得连续升采样放电信号；对连续升采样放电信号进行滤波处理，获得连续滤波放电信号。
在一个实施例中，对升采样放电信号进行滤波处理，获得滤波放电信号的步骤，包括：
根据小波包分解重构公式，利用db10小波基将升采样放电信号进行5层小波变换分解，获得分解后的信号；采取软阈值法对分解后的信号进行去噪，获得去噪后的信号；根据小波包分解重构公式，对去噪后的信号进行重构，获得滤波放电信号。
其中，小波包分解重构公式为：
其中，
在一个实施例中，使用的基函数是db10小波基。j和k的值根据分解或重构的层数确定，本实施例中是
其中，
步骤s240，对连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号。
其中，对连续滤波放电信号进行能量计算是对连续滤波放电信号中的每一个时间点上的信号进行能量计算，能量计算的公式为：
其中，
使用能量计算的方式，对连续滤波放电信号求平方，这种做法扩大了信号波动的差异程度，并且可以同时检测出连续滤波放电信号的峰值和谷值，降低了算法复杂度，提高了计算效率。
步骤s260，将连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值。
其中，峰值统计是找出连续能量信号中的峰值点。能量峰值包括连续能量信号中的所有峰值点对应能量信号的值。
步骤s280，根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值。
其中，由于连续滤波放电信号符合正态分布特性，又因为连续能量信号为连续滤波放电信号的平方项关系，因此连续能量信号的数据符合卡方分布特性，以峰值的最小值与最大值为自变量的定义域，能量峰值为自变量，峰值发生的累积概率为因变量，建立卡方分布的累积分布函数。对连续滤波放电信号提取峰值数据后，其峰值的分布也呈现正态分布特性，所以采用了与正态分布相关的函数确定挑拣阈值。
在一个实施例中，根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值的步骤，包括：
根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数；对累积分布函数进行二阶差分，确定累积分布函数的离群临界值；将离群临界值作为挑拣阈值。
其中，累积分布函数为：
其中，
因为在滤波后的高频信号中，神经元放电过程中的尖峰信号相对于不放电的过程，在统计学上属于低频率出现的信号，又因为神经元放电尖峰信号幅值较高，因此挑拣阈值为卡方分布的累积分布函数中的离群临界值，可以对卡方分布的累积分布函数进行二阶差分，找出如图3所示的函数拐点，函数拐点对应能量信号的值即为离群临界值，记为
其中，根据实际数据的情况可以看出，由于数据呈指数分布模式，因此采取对时间点
当累积贡献函数达到函数拐点时（在检测时也可根据实际情况进行调整），认为该函数拐点的能量信号的值为连续能量信号的离群临界值，能量信号的值大于该离群临界值的能量信号对应的放电信号可能属于神经元放电尖峰信号。
步骤s300，通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对能量峰值进行筛选，获得初步峰值。
在一个实施例中，通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对能量峰值进行筛选，获得初步峰值的步骤，包括：
对能量峰值进行极大值提取，获得极大值点；通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型，将极大值点与挑拣阈值对比，确定初步峰值。
其中，极大值点是根据能量峰值形成的波形中提取出的峰值（即极大值）对应的时间点，对于离散信号而言，若
其中，
将所有的极大值点记为峰值
其中，
步骤s320，根据初步峰值对连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段。
在一个实施例中，根据初步峰值对连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段的步骤，包括：
根据初步峰值对应时间点，确定与初步峰值相邻的前后各1个能量峰值；将与初步峰值相邻的前后各1个能量峰值之间的时间点，确定为放电段的时间节点；根据放电段的时间节点，确定放电段在连续滤波放电信号上的放电信号段。
其中，根据初步峰值对应时间点，确定与初步峰值相邻的前后各1个能量峰值；记录与初步峰值
步骤s340，根据挑拣阈值对放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
在一个实施例中，根据挑拣阈值对放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号的步骤，包括：
根据放电信号段中的最大峰值和最小峰值，确定放电信号段的幅值；将放电信号段的幅值与挑拣阈值的2倍进行比较，确定出幅值大于挑拣阈值的2倍的放电信号段作为神经元放电尖峰信号。
其中，根据放电信号段中的最大峰值和最小峰值，确定放电信号段的幅值，记为
其中，
上述神经元放电尖峰信号挑拣方法，通过对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号，对连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号，增加了滤波后的连续滤波放电信号中神经元放电过程与不放电的过程的差距；进一步通过将连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值，可以使神经元放电信号的挑拣更准确，通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对能量峰值进行筛选，获得初步峰值；根据初步峰值对连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；根据挑拣阈值对放电信号段进行分析，使得挑拣神经元放电尖峰信号的方法鲁棒性更强，使得挑拣神经元放电尖峰信号的准确率更高。
应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种神经元放电尖峰信号挑拣装置，包括：预处理模块310、能量计算模块320、峰值统计模块330、阈值确定模块340、筛选模块350、信号段提取模块360和尖峰信号确定模块370。
预处理模块310，用于对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号；
能量计算模块320，用于对连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号；
峰值统计模块330，用于将连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；
阈值确定模块340，用于根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值；
筛选模块350，用于通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对能量峰值进行筛选，获得初步峰值；
信号段提取模块360，用于根据初步峰值对连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；
尖峰信号确定模块370，用于根据挑拣阈值对放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
在一个实施例中，能量计算模块320中的能量计算的公式为：
其中，
在一个实施例中，阈值确定模块340还用于：根据连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数；对累积分布函数进行二阶差分，确定累积分布函数的离群临界值；将离群临界值作为挑拣阈值。
在一个实施例中，阈值确定模块340中的累积分布函数为：
其中，
在一个实施例中，筛选模块350还用于：对能量峰值进行极大值提取，获得极大值点；通过挑拣阈值构建的初步峰值提取模型，将极大值点与挑拣阈值对比，确定初步峰值。
在一个实施例中，信号段提取模块360还用于：根据初步峰值对应时间点，确定与初步峰值相邻的前后各1个能量峰值；将与初步峰值相邻的前后各1个能量峰值之间的时间点，确定为放电段的时间节点；根据放电段的时间节点，确定放电段在连续滤波放电信号上的放电信号段。
在一个实施例中，尖峰信号确定模块370还用于：根据放电信号段中的最大峰值和最小峰值，确定放电信号段的幅值；将放电信号段的幅值与挑拣阈值的2倍进行比较，确定出幅值大于挑拣阈值的2倍的放电信号段作为神经元放电尖峰信号。
关于神经元放电尖峰信号挑拣装置的具体限定可以参见上文中对于神经元放电尖峰信号挑拣方法的限定，在此不再赘述。上述神经元放电尖峰信号挑拣装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的神经元放电尖峰信号挑拣方法的步骤。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的神经元放电尖峰信号挑拣方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成的，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink）dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
1.一种神经元放电尖峰信号挑拣方法，其特征在于，所述方法包括：
对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号；
对所述连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号；
将所述连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；
根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值；
通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值；
根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；
根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能量计算的公式为：
其中，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值的步骤，包括：
根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数；
对所述累积分布函数进行二阶差分，确定所述累积分布函数的离群临界值；
将所述离群临界值作为挑拣阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述累积分布函数为：
其中，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值的步骤，包括：
对所述能量峰值进行极大值提取，获得极大值点；
通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型，将所述极大值点与所述挑拣阈值对比，确定初步峰值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段的步骤，包括：
根据所述初步峰值对应时间点，确定与所述初步峰值相邻的前后各1个能量峰值；
将与所述初步峰值相邻的前后各1个能量峰值之间的时间点，确定为放电段的时间节点；
根据所述放电段的时间节点，确定所述放电段在所述连续滤波放电信号上的放电信号段。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号的步骤，包括：
根据所述放电信号段中的最大峰值和最小峰值，确定所述放电信号段的幅值；
将所述放电信号段的幅值与所述挑拣阈值的2倍进行比较，确定出幅值大于所述挑拣阈值的2倍的放电信号段作为神经元放电尖峰信号。
8.一种神经元放电尖峰信号挑拣装置，其特征在于，所述装置包括：
预处理模块，用于对待挑拣神经元放电信号进行预处理，获得连续滤波放电信号；
能量计算模块，用于对所述连续滤波放电信号进行能量计算，获得连续能量信号；
峰值统计模块，用于将所述连续能量信号进行峰值统计，确定能量峰值；
阈值确定模块，用于根据所述连续能量信号建立卡方分布的累积分布函数进行分析，确定挑拣阈值；
筛选模块，用于通过所述挑拣阈值构建的初步峰值提取模型对所述能量峰值进行筛选，获得初步峰值；
信号段提取模块，用于根据所述初步峰值对所述连续滤波放电信号中的信号段进行提取，获得放电信号段；
尖峰信号确定模块，用于根据所述挑拣阈值对所述放电信号段进行分析，确定神经元放电尖峰信号。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
技术总结