### 博碩士論文 952201010 詳細資訊

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(An Analysis of the Components of Noise in the Recording of Neuronal Potential Signals)

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which is generally the basic assumption of algorithm of classification. And getting noise from it, whether its distribution is independent and identically distributed. If the distribution of noise is normal, the classifications are relatively efficient. In addition, by observing the histogram of noise and its normalization model, we find abnormality, unformly scattering with large percentage near the center. By comparing with noise of other experiments, we conclude that abnormal noise in the histogram may be resulted from the instruments or just the other weak signals received by the electrode .
When observing the representation of noise in the frequency domain, we find irregularity in the frequency domain which causes abnormality in the histogram in the time domain. Moreover, we find the power of noise shows steady wave in the frequency domain. Accordingly, we propose a kind of new filtering method, to make the distribution of noise conform to the normal distribution and make it more independent than the original one. On the other hand, in real nerve signals, the classification will be improved by a fillering based on the fact that the power of noise shows steady wave in the frequency domain. After filtering, the classification is better than that by PCA scattering plot.

★ 動作電位
★ 正規分布
★ 雜訊

★ normal distribution
★ action potential
★ PCA

1.1 背景知識. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 實驗訊號的製作. . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3 研究動機. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 理論與方法
2.1 取得雜訊的程序. . . . . .. . . . . . . . . . . . 7
2.2 正規分布的探討. . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3 正規分布的白雜訊. . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 獨立且來自相同分布. . . . . . . . . . . . . . . . 12
3 異常分布的探討
3.1 異常訊號的均勻散佈. . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2 異常訊號的探討. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.1 其他實驗雜訊的比較. . . . . . . . . . . . . . . 19
3.2.2 四捨五入的影響. . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.2.3 問題與討論. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3 異常訊號在頻率域上的探討. . . . . . . . . . . . . 26
3.3.1 濾波對訊號分布的影響. . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.2 逐次濾波對訊號分布的影響. . . . . . . . . . . . 33
iii
3.3.3 濾波對iid 的影響. . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.4 異常訊號的濾波方法. . . . . . . . . . . . . . . . 36
4 雜訊對神經訊號分類的影響45
4.1 主成份分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.1.1 最佳投影向量. . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.1.2 PCA 簡介. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.1.3 PCA 分類動作電位. . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.2 K-Means 分群法. . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.2.1 K-Means 簡介. . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.2.2 K-Means 的數值驗證. . . . . . . . . . . . . . . 57
4.2.3 應用K-Means 於PCA . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3 神經訊號分類. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.3.1 濾波前後對分類演算法的比較. . . . . . . . . . . 63
4.3.2 雜訊三的低頻探討. . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.4 實際應用的限制. . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

[2] Ethem,Alpaydim.(2004)."Introduction to Machine Learning." Londdon,England : The MIT Press.PP.85 150
[3] 王錫崗等譯，"人體生理學"，新文京開發出版股份有限公司，2004 。頁156~191。
[4] 林震岩著，"多變量分析SPSS 的操作與應用"，智勝文化出版，2006 。頁 358~447。
[5] 李易霖，"神經細胞訊號的一種分類方法"，國立中央大學，碩士論文，2005 。