中文摘要：

以多电极记录系统为基础，以视网膜神经元为对象，建立和发展有效的算法，研究视网膜神经元群体编码理论。以已经建立的单个电极信号的动作电位分离算法为基础，结合独立成分分析法和极大似然法联合同步分析多电极记录信号，进一步提高信号分离的效率和准确性；另一方面，应用动态相关分析法、重力分析法、信息差分析法等新的分析方法，并加以发展，探索合适的数据处理及分析工具，分析多个神经元之间的关系，揭示多个神经元的协同放

结论摘要：

应用多电极记录技术，并综合时频分析方法以及多维数据分析方法等分析计算工具，对离体灌流的小鸡视网膜神经节细胞在视觉刺激作用时的单细胞放电模式及相邻细胞电活动的协同模式进行实验记录及信号分析，研究视网膜神经元群体编码理论。 在主成分分析、聚类分析的基础上，通过时频分析方法，建立了一种从电极信号中提取神经元放电信号的自动算法。该算法自动实现对电极记录信号的解混和分类，而且对噪声特性是稳健的。利用信息差异分析方法对多电极同步记录数据进行并行分析，考察神经元群体的协同放电模式。该方法实施过程中对参数的依赖性小，计算简单，是一种客观有效的多维数据处理方法。 同时开展了模型研究，建立了视网膜信息编码的仿真模型，比较了神经节细胞的两种感受野模型，评价了神经节细胞群体编码模型的有效性，探索了群体神经元信息处理的机理和特性。