神经元动作电位(锋电位)的发放与局部场电位(local field potentials,LFP)节律之间的锁相关系反映了神经元参与大脑某种活动的信息,具有神经编码的特性。研究这种锁相关系时,目前常用的方法是区间统计法(简称Bin法)。它可以定性判断锁相性是否存在,但不能定量区别各种锁相性的强弱。此外,Bin法还存在多种缺陷,例如需要将场电位人为分割成窄频带信号,这有可能破坏场电位原本包含的重要信息；计算效率较低,在分析多种不同节律时需要重复计算；以相位分区的方式统计落在每个区间上的锋电位个数时,设定的相位区间大小也会直接影响计算结果。为了弥补Bin法的不足之处,本文利用锋电位触发的叠加平均信号(spike-triggered average,STA)提出了一种判断锁相性的新方法。将原始信号经叠加平均计算得到的信号(即STA波)与原始场电位信号的功率百分比作为定量指标,来评价锋电位与场电位节律之间锁相性的强弱。本文分析了麻醉大鼠海马CA1区的大量实验数据,发现该功率百分比的值与锁相性强弱之间存在单调关系。为了进一步考察该指标与锁相性强弱的关系,本文利用仿真数据研究,结果表明,该指标能够提供有效的界值来区分锋电位与某场电位节律是否锁相,并且它的值越大,锁相关系就越强。在确定锁相的神经元后,还可利用STA波直接计算锁相神经元锋电位在场电位上发放的相位平均角。本文利用16通道微电极阵列记录海马CA1区不同分层上的场电位,应用STA法分析了CA1区神经元锋电位发放与顶树突层、胞体层和基树突层上场电位的θ节律和γ节律之间的关系,发现锋电位在不同神经组织结构分层的不同场电位节律上发放的相位角是不同的。在计算锋电位发放相位平均角时,本文提出的STA法与Bin法相比具有显著的高效性。STA波经任意所需频段的单次滤波后就可以得到锋电位在场电位某特定节律上发放的相位平均角,无需重复进行叠加平均计算。而Bin法却需要分别统计每个锋电位在所需的场电位某特定节律波上发放的相位分布,再经圆周统计法计算相位平均角。因此,STA法具有较高的计算效率。综上所述,本文提出了分析神经元锋电位发放与场电位节律之间关系的STA法,并利用STA波设计了计算锋电位与场电位节律锁相性强弱的定量参数,避免了Bin法中事先滤波和人为设定场电位频率对分析结果的影响。这种STA法对于大脑神经信息编码机制的研究具有重要意义。