世界上很多神经伤病患者在忍受着部分肢体瘫痪的折磨。迄今为止，医学上还不能通过外科手术实现脊髓损伤后的功能再生。生物学家在尝试采用神经干细胞修复神经以恢复功能，但距临床应用还有很大距离。为此，一种正在探讨的方法是运用微电子集成电路重构神经信息的通路。 本人所参加的《微电子植入系统辅助中枢神经功能重建研究》课题组在南通大学神经再生江苏省重点实验室已完成了六次动物实验，采集了大量数据。本文的研究对象为第三、四、五次动物实验中筛选出的大鼠、家兔脊髓和坐骨神经信号。 本论文对部分大鼠、家兔脊髓和坐骨神经信号予以时频分析，并研究了神经信号的统计学、自相关和互相关等特性。结果表明：自发信号的一阶差分的幅度概率分布较自发信号更尖锐。应激信号中的伪迹与刺激信号的关联极强。电极同时记录的信号之间的互相关反映了记录电极的相对位置关系。若互相关较强，则说明两个记录电极之间的距离小，从而可以推测出实验时电极的组合情况。 本论文对大鼠、家兔脊髓和坐骨神经信号中的峰电位进行了函数拟合研究结果表明：诱发神经信号的函数模型主要为有理分式模型和正弦函数之和的模型，自发神经信号中的峰电位的函数模型主要为高斯函数模型和有理分式模型。 本论文还运用小波对神经信号降噪。在模式识别时，首先分析电极与模式的对应关系，推断出三电极卡肤电极记录的神经信号的模式。构思出了由一种心电QRS波群探测算法派生的适合神经信号模式识别的高效算法。模式识别程序运行结果表明：该算法可以准确地判别模式的发生。