在网络层次上研究神经系统的功能是当前神经科学的研究热点。多电极阵列能够长时间连续、无损、实时地记录神经元网络电活动信号,是研究神经元网络特性的有力工具。对多电极记录的信号进行处理是揭示神经元网络特性的前提条件。相关性分析是神经元信号处理的重要目的。对神经元网络刺激响应信号进行相关性分析可以揭示网络中神经元之间的联系。去除刺激诱发的伪相关,是分析刺激响应相关性必须考虑的问题。为了处理多电极记录的信号,我们用Java编写了神经元网络信号处理软件包。该软件包作为一个重要的功能模块整合在本实验室编写的BioLAB平台上。软件包包含20种神经元信号处理常用的算法程序及相应的处理结果可视化程序,使用方便、可扩展性强,是处理神经元网络信号的有力工具。本文详细介绍了神经元网络信号处理软件包的使用流程及其接口程序和图像显示程序的开发和实现过程。本文用互相关直方图和联合刺激后时间直方图这两种常用的互相关分析方法分析多电极培养神经元网络的刺激响应,重点观测两种算法去除刺激诱发相关性的修正算法的效果。互相关直方图去除刺激诱发相关的修正算法为移位预测修正互相关直方图。联合刺激后时间直方图有两种修正方法去除刺激诱发相关:归一化联合刺激后时间直方图和移位修正联合刺激后时间直方图。结果表明1)不管以何种方式构造移位预测修正互相关直方图,其对刺激诱发相关性的去除效果无差异。2)虽然归一化联合刺激后时间直方图和移位修正联合刺激后时间直方图都能有效去除刺激诱发的相关,但前者的处理结果不受具体数据的影响,后者的处理结果受数据具体细节的影响。针对移位修正联合刺激后时间直方图的不足,本文提出了一种改进算法:归一化移位修正联合刺激后时间直方图。用改进算法分析多电极记录的神经元网络信号,结果表明,该方法在神经元网络连接状态不变而具体实验数据不同的情况下,能准确体现神经元网络的连接状态。