一种基于多小波基函数展开的锋电位时变格兰杰因果准确辨识方法

摘要

本发明提出一种基于多小波基函数展开的锋电位时变格兰杰因果准确辨识方法，属于信号分析与处理技术领域。如图1所示，该方法首先使用AIC方法选择每个神经元对应的最佳记忆长度；接着，建立广义L‑V模型，使用多小波基函数方法对其进行展开，得到时不变参数模型；随后通过OFR算法对展开式模型进行稀疏，并估计稀疏模型参数，逆向重构广义L‑V模型中的时变核函数；最后，求解模型点过程对数似然值，计算最终对应神经元的时变格兰杰因果值。本发明提出方法与现有基于SSPPF的时变格兰杰估计方法相比，能够更好地追踪快速变化的因果关系，提高时变因果关系识别精度，为神经元锋电位时变功能连接辨识提供了理论计算框架及新的解决途径。