由于荧光显微成像技术具有非侵入性、标记特异性、适应活细胞成像等特点,目前已成为生命科学领域的重要研究工具。近年来,基于荧光分子定位的超分辨成像技术和基于双光子激发的钙荧光成像技术的迅速发展给生命科学的发展带来了新的机遇。前者的空间分辨率突破了衍射极限,可高达20-50nm,已被应用于活细胞微观结构、分子运动以及DNA融合等研究中。后者能以单个细胞空间分辨和毫秒级时间分辨水平记录多个神经元的钙荧光信号,为研究神经微回路的信息编码提供支撑。生物信号识别在这两类荧光显微成像扮演了极其重要的角色。超分辨成像中的生物信号识别,即荧光分子定位,是超分辨成像过程中关键环节,识别的结果好坏将直接影响超分辨图像的空间和时间分辨率；钙荧光成像的生物信号识别,即峰电位发放的重建,是辨识神经回路及其功能连接的关键。荧光分子的定位与峰电位发放的重建虽是两个不同领域的问题,但都可归纳为在一个具有脉冲式输入系统中,从输出来推断输入。即使明确输入与输出的机制,这类信号识别问题从数学意义上讲是一种NP问题求解。实验数据的低信噪比、以千兆水平计的数据量、输入与输出非线性机制不清晰等因素使得准确地建立生物信号的识别方法仍充满挑战。本文深入分析生物信号的特点,并采用合适的数学工具,建立了一套有效的识别生物信号的方法体系。(1)通过对超分辨和钙成像信号的特点分析,将生物信号识别问题统一为一个脉冲式输入-输出模型。并针对稀疏信号的识别、线性叠加信号的识别、非线性叠加信号等不同条件,建立相应的识别方法。(2)稀疏信号的识别。当生物信号的分布较稀疏时,可以通过观测信号获得信号时空位置的粗略估计。然后根据粗略位置提取信号段,结合输入-输出关联机制,给出信号的时空位置估计。将该方法应用于超分辨成像中,实现了高精度图像快速重建,结果表明,即使快速EMCCD以饱和状态工作,该算法也能够实现在线图像分析,确保超分辨成像实时监控。(3)线性叠加信号的识别。利用观测信号的特征建立识别信号的候选集,结合输入-输出关联机制,在候选集中选出最佳识别信号。对于超分辨成像,这一算法在较弱信号水平下,能将定位的荧光分子密度提高6倍。荧光分子定位密度的提高扩展了超分辨成像的应用领域,更为重要的是该算法有潜力将超分辨成像的时间分辨率提高到一个数量级。对于钙荧光成像,这一算法实现了从较低信噪比的钙荧光信号中有效重建峰电位簇发放。(4)非线性叠加信号的识别。将这类信号识别问题转化为一个优化问题求解,在所构造的优化问题中,充分考虑输入模式的脉冲形式,并引入最近发展的数学工具来求解。本文建立的方法对目前生物信号识别中最棘手的噪声和非线性变化高度稳健,能够有效解析极低信噪比和非线性变化的钙荧光信号。本文通过分析荧光显微成像中生物信号固有的特征,并结合合适的数学工具,建立了一套完整的生物信号识别的方法。将该方法应用于基于荧光分子定位的超分辨成像技术和双光子激发的钙荧光成像技术,其结果对这两种成像技术的发展具有积极意义。