多通道微電極陣列記錄的鋒電位（Spike）十分微弱，極易受干擾，其含噪的特性影響了 Spike 檢出的準確率。針對 Spike 檢測過程中通常存在的獨立白噪聲、相關噪聲與有色噪聲，本文結合主成分分析（PCA）、小波分析和自適應時頻分析，提出 PCA-小波（PCAW）與整體平均經驗模態分解（EEMD）聯合的去噪新方法（PCWE）。首先，利用 PCA 提取多通道神經信號通道間的主成分作為相關噪聲去除；然后利用小波閾值法對獨立白噪聲進行去除；最后利用 EEMD 把噪聲分解到各層本質模態函數中，對有色噪聲進行去除。仿真結果表明，PCWE 使信噪比約提高 2.67 dB，標準差約減小 0.4 μV，顯著提高了 Spike 的檢出精確率；實測數據結果表明，PCWE 能使信噪比約提高 1.33 dB，標準差約減小 18.33 μV，表現出良好的去噪性能。本文研究結果表明，PCWE 可以提高 Spike 信號的可靠性，或可為神經信號的編碼解碼提供一種新型有效的鋒電位去噪方法。
目的系統評價中國兒童哮喘與居室內環境因素的相關性。方法計算機檢索CNKI、WanFang Data、VIP、PubMed、Cochrane Library和ScienceDirect數據庫，搜集有關中國兒童哮喘居室內影響因素的橫斷面研究，檢索時限均為建庫至2021年11月。由2名研究者獨立篩選文獻、提取數據并評價納入研究的偏倚風險后，采用Stata 16.0軟件進行Meta分析。結果共納入29個橫斷面研究。對11個居室內環境影響因素進行Meta分析，結果顯示，室內新裝修［OR=1.57，95%CI（1.37，1.79），P<0.01］、環境煙草煙霧［OR=1.59，95%CI（1.34，1.88），P<0.01］、烹飪油煙［OR=1.98，95%CI（1.20，3.25），P<0.01］、霉菌和水損［OR=1.49，95%CI（1.09，2.02），P<0.01］、霉斑［OR=2.01，95%CI（1.40，2.90），P<0.01］、水損［OR=1.72，95%CI（1.44，2.06），P<0.01］、發霉氣味［OR=1.38，95%CI（1.22，1.56），P<0.01］、室內潮濕［OR=1.50，95%CI（1.18，1.91），P<0.01］、帶毛寵物［OR=1.55，95%CI（1.39，1.72），P<0.01］、蟑螂［OR=1.63，95%CI（1.24，2.14），P<0.01］均是我國兒童哮喘的危險因素，而熏香與兒童哮喘的發生無關。結論當前證據顯示，室內新裝修、環境煙草煙霧、烹飪油煙、霉菌和水損、霉斑、水損、發霉氣味、室內潮濕、帶毛寵物和蟑螂是兒童哮喘的居室內環境危險因素。受納入研究的質量和數量限制，上述結論尚需更多高質量研究進行驗證。