视觉信号的初级处理发生在视网膜。视觉信号在光感受器细胞上形成输入,并被转换成电信号,经视网膜神经元回路传递至输出神经元——神经节细胞,形成动作电位,然后通过视神经进一步向视觉中枢传递。视网膜研究的目的之一在于了解视觉信息是如何在视网膜中进行加工和传递的。此类研究的意义不仅在于对生物系统的了解,同时也为人工视觉的开发和利用提供生物学依据。新近发展起来的多电极记录技术为更好地了解视觉信号在视网膜神经节细胞中的加工传递过程提供了可能。但是,多电极记录技术的应用也给生物信号的处理带来了新的挑战。一方面,多电极胞外记录的信噪比比较低,噪声和信号的频谱特性比较接近;同时,多电极上记录到的信号往往可能是几个相邻神经元放电波形的叠加,而同一神经元的放电也可能为相邻的多个电极所记录。另一方面,越来越多的研究表明,神经元处理信息的过程往往基于多个神经元的协同活动。但是由于缺少适用于多个神经元活动序列分析的多维数据处理方法,当前通过多电极记录方法对神经元群体编码活动特性的研究受到严重的制约。本文主要创新点由以下几部分内容组成:首先,根据新生小鸡视网膜神经节细胞发放的动作电位的特性,研究并探讨了神经元动作电位信号的检测和分离方法,并提出了稳健的神经元动作电位自动解混分离新算法。测试结果表明新方法具有更高的分离准确率。由于无需对背景噪声做先验假设,此新方法在实际运用中对背景噪声是稳健的。然后,本文对神经元放电活动时间序列进行了非线性分析。通过使用非线性预测方法结合替代数据,研究发现视网膜神经节细胞的自发放电活动过程具有非线性可预测性。这提示动作电位的自发放电过程是一个混沌过程。而通过分析视网膜神经节细胞在自发放电期间和对比度适应完成后的不同时间模式,发现在对持续的刺激的响应发生适应后动作电位的发放开始变得更为规则,这提示外部信息可能通过动作电位序列的某些时间结构进行编码。最后,本文探讨了信息理论方法应用于多序列分析,研究了一种新的基于信息差异度量的多维数据处理方法,并运用这种新方法来分析神经元群体放电活动的空时模式。测试结果表明这种方法运用是高效、准确的。