神经科学与技术的统计信号处理

发布时间：2022-08-11 13:01

　　随着我国经济的快速发展,国家越来越重视神经科学技术的信号处理工作。该项工作起源于20世纪80年代末,属于神经学科的重要分支,主要是应用实验神经科学和理论科学通过物理、数学和工程学的知识研究大脑功能。由于大脑本身在持续不断的对外界信息进行计算,神经科学也可看作为神经系统自身计算原理的基本内容,目前主要包括对开发新型的脑信号处理方法研究采集信息和做好理论科学研究。在统计建模的框架下考虑神经科学的研究,可利用各种方法将所获取的信息内容展示化,并通过了解这些假设的合理性来认识到不同方法之间的优化途径,从而建立学术上的公式联系。因此本文主要针对神经科学与技术的统计信号处理进行简要分析,提出合理化建议。 

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 引言
2 统计信号处理
    2.1 统计信号概述
        2.1.1信号检测
        2.1.2信号估值
        2.1.3统计信号滤波
    2.2 统计信号处理的意义
3 神经科学与技术的统计信号处理重点
    3.1 信号混淆
    3.2 动态范围
        3.2.1数模转换器
        3.2.2图像传感器
        3.2.3混频器
    3.3 窗处理
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]教育神经科学视域下数学学习困难儿童早期干预虚拟仿真实验设计[J]. 邓勇,唐祯,周炫余,卢笑,李璇.  实验技术与管理. 2020(06)
[2]神经科学的突破性方法:膜片钳技术[J]. 李升伟.  世界科学. 2020(02)
[3]认知神经科学与人机交互的融合：人机交互研究的新趋势[J]. 杨海波.  包装工程. 2019(22)
[4]信息系统研究中脑电技术的应用:现状与展望[J]. 金晓玲,于晓宇,周中允,王刊良.  工业工程与管理. 2019(06)
[5]回归信息认知:借助神经科学技术精准认识网络新闻用户[J]. 肖茹予.  科技传播. 2019(13)
[6]基于科学技术交叉的神经科学领域内新兴技术识别[J]. 李永洁,杜建,孙轶楠,唐小利.  中华医学图书情报杂志. 2019(01)



本文编号：3674708