事件关联电位单次提取和变异性分析

事件关联电位单次提取和变异性分析李鲁平程敬之（西安交通大学电信学院生物医学工程系，西安７１００４９）ＴＨＥＳＩＮＧＬＥＥＲＰＥＸＴＲＡＣＴＩＯＮＡＮＤＶＡＲＩＡＢＩＬＩＴＹＡＮＡＬＹＳＩＳＬｉＬｕｐｉｎｇ；ＣｈｅｎｇＪｉｎｇｚｈｉ（Ｄｅｐａｒｔｍｅｎ...     

基于小波和卡尔曼平滑的事件相关电位单次提取

本研究提出一种事件相关电位单次提取方法,可有效减少实验次数,并可探索实验之间ERP的变异性。此方法基于小波和卡尔曼平滑,首先利用小波变换考察ERP平均信号的时频特性,根据ERP不同分量出现的时间位置,在不同尺度上选取特定的单次实验ERP小波系数构成观测向量,其为真实ERP小波系数状态向量与噪声之和,然后对观测向量进行卡尔曼平滑,最后对卡尔曼平滑后的小波系数进行小波重构,得到单次提取的ERP信号。仿真实验表明,基于小波和卡尔曼平滑的方法不仅信噪比提高约16~18 dB,优于30次叠加平均、简单小波方法和基于高斯基函数的卡尔曼滤波方法,还可以跟踪ERP的幅度趋势变异性。与基于高斯基函数的卡尔曼滤波方法相比,所提方法降低了计算量。真实脑电ERP提取实验表明本方法较好地从单次记录中提取出了事件相关电位,并可解释ERP因适应和应激引起的趋势变异性。     

小波时频滤波器在ERP单次提取中的应用

在对听觉事件关联电位时，频域分析的基础上，结合相关分析方法，设计了出了基于多分辨率样条小波的时频滤波器，可以实现ＥＲＰ单次提取。     

结合小波分解和径向基神经网络进行事件相关电位的单次提取

从单次实验记录中提取事件相关电位，无论在临床诊断上还是在大脑高级功能的研究中都起着重要的作用。介绍了一种将小波多分辨率分解和重建与径向基神经网络结合起来进行事件相关电位单次提取的方法。它基于事件相关电位主要是低频信号的事实，发挥径向基神经网络对连续函数的逼近能力，从信号的小波分解系数中提取出与低频响应相关的成分，构造了一种新的时频域滤波的方法，实验表明本方法较好地从单次记录中提取出了事件相关电位。     

基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取

提出一种基于自适应中值滤波的脑事件关联电位单次提取方法。刺激方式为odd-ball模式，直接用实测的数据进行实验。背景噪声从波形上看呈现为脉冲状形式，中值滤波可以有效地去除脉冲噪声。利用零交叉方法估计各单次记录信号中噪声的脉冲宽度，取其最大值作为基准参数，自适应地动态确定各单次滤波时所用窗口的大小。在窗口大小确定后，对各单次记录到的信号进行中值滤波器处理，最后对结果进行低通平滑。实验结果表明，本文提出的方法不但具有良好的单次提取效果，而且具有很强的适应性和稳健性。     

基于自适应移动平均的脑事件关联电位单次提取

提出一种基于自适应移动平均的脑事件关联电位单次提取方法。采用零交叉方法对背景噪声进行分析,自适应提取单次记录中的最大脉冲噪声宽度,将其作为窗口大小的基准,然后用移动平均算法对测量信号进行处理。实验结果表明,我们提出的方法不但具有良好的单次提取效果,而且具有较强的适应性和稳健性。     

急性缺氧对事件关联电位小波变换的影响

１１名健康男性被试分别给予相当于地面和４３００米高度的氮氧混合气。记录听觉事件关联电位。用多分辨小波变换方法分析两种供氧状态下被试的事件关联电位，并对变换系数进行了统计学分析。结果表明，小波变换的细节成份对缺氧敏感，与正常供氧时相比呈显著差异。     

诱发电位快速提取算法的新进展

诱导电位（ＥＰ）和事件相关电位（ＥＲＰ）的单次提取是生物医学信号处理领域颇受关注的一个研究问题。本文综述了近年来的ＥＰ／ＥＲＰ快速提取余步垢一些新进展，主要介绍了子窨正则化、自适应期斯径向基神经网络、独立分量分析和划性检测四种方法，这些方法都立足于用较少的刺激次数提取出较高质量的诱发电位或事件相关电位，展示了ＥＰ／ＥＲＰ快速提取的前景。     

用小波变换的模极大值提取胎儿心率的方法

对胎儿监护的主要方法是监听胎儿心率,而超声多普勒测量胎儿心率是一种很好的无创方法.但是,由于测量得到的原始信号成分非常复杂,干扰严重,从而使其对胎心率的提取造成很大困难.本文利用小波变换系数的模的平方值与信号奇异性指数之间的关系,从超声回波信号中提取出了胎儿的心率.由于噪声的小波变换系数随尺度的增大而减小,因此,该方法具有较高的抗干扰能力.通过模拟仿真和实际信号处理,证明该方法能准确地从超声多普勒信号中提取胎心率信号.     

基于小波变换和盲源分离算法提取事件相关电位

阐述了用小波分解和盲源分离(blind source separation,BSS)算法结合来去除噪声和干扰提取事件相关电位(event-related potential,ERP).采用小波变换分解ERP,抽取出不同频带的细节信息;由小波系数判断选择多个尺度的子带信号,将它们分别与原始ERP组合进行盲分离,方法是极大化信号时间上的可预测性;将分离的结果进一步叠加平均.两类ERP仿真实验结果表明,本文算法提取出的ERP主要成分波明显,易于辨识,信噪比比较单独运用盲分离算法提取出的结果要好.在应用实例中,有效地增强了ERP的μ波.该算法优点在于减少了刺激次数和波形失真,参数变化范围小,在临床上有很好的应用前景.     

基于透明锥板旋转装置的底部附着法研究红细胞的变形性及弹性模量

采用透明锥板旋转装置代替流动渠道 ,用底部附着法研究红细胞的变形性 ,估算红细胞膜的弹性模量。文中对测量的原理、方法进行理论研究 ,并对测量的准确性和可重复性进行了分析 ,所得研究结果与国内外同类研究的结果相符