听觉诱发电位提取方法的研究与分析

论述了运用小波变换进行听觉诱发电佗单次提取的原理、方法和实验分析。结果表明，对单次试验信号，经小波变换及相关分析后，可从带自发脑电干扰的信号中提取诱发电位信号。小波变换分析方法与传统的叠加平均方法相比，可减少试验次数，缩短检测周期。     

基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究

脑机接口是一种新颖的基于脑电信号实现人脑与计算机或其他电子设备进行通讯和控制的系统 ,在康复医学工程等领域具有重要意义。作者开展了基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究。采用计算机编程 ,在屏幕产生多种刺激模式图案 ,屏幕上闪烁的不同图案代表多种选择 ,受试者通过注视其中一个目标来作出选择。头皮电极采集枕骨粗隆部位的诱发电位信号 ,分析诱发电位信号 ,可以判别出受试者注视的目标。采用小波滤波及累加平均方法提高信噪比 ,用于提取微弱的脑电信号。离线实验数据分析表明 ,采用本文提出的方法可以有效地实现脑机接口 ,并达到较高的正确率和通信速度 ,目标为 12个时 ,通信率高于 30 bit/ min     

用小波变换提取视觉诱发电位信号

视觉诱发电位（ＶＥＰ）信号的动态提取及处理具有重要的临床意义。通过硬件采集的ＶＥＰ信号经过叠加平均处理后仍含有大量背景噪声，不能直接用于诊断分析。小波变换是一种新兴时频分析方法，适于分析非平稳信号。在我们研制的视觉生理地形图系统中，成功地用它从背景噪声中提取出ＶＥＰ信号，完成信号的预处理。     

基于眼电和稳态视觉诱发电位分析的目光跟踪方法

眼动跟踪技术作为人机交互手段和行为检测方法已广泛应用于心理学和认知科学领域的研究,基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口也是一种备受关注的人机交互方法。本研究提出一种结合眼电和稳态视觉诱发电位同步分析的眼睛注视点位置跟踪方法,通过同步检测两种电生理信号:眼电信号(EOG)和脑电信号(EEG)来实现。主要的处理算法有:基于EOG的人机交互算法,包括基线去除、去噪声、角度变换、基准校正等;基于SSVEP的脑-机接口算法,通过典型相关分析法实现。由SSVEP判断出的目标对应的屏幕坐标可以作为眼动分析中基准校正的输入参数。实验结果表明:每0.5 sEOG-HCI可以对注视点位置进行一次识别;每2 sSSVEP-BCI可以对注视目标做一次判别;两者既可以独立运行,也可以协同工作,相比单一信号的人机交互方法,可以缩短判断时间和提高准确率。     

基于连续小波变换的心电信号特征提取及其仪器实现

介绍了一种用于心电信号的记录和识别的虚拟式测量和分析仪器系统，目的是要构建一种基于PC的虚拟仪器．能够实现十二导联心电信号的同步记录、同步整体观察及测量12导联同一心动周期的波形，从而提高心电参数测量的准确性。同时，由于Mexican hat小波特有的时域特性，对QRS波群具有很好的定位特性和分析精度，因此在本仪器中利用连续小波变换，选用Mexicanhat作为小波基，对心电信号中的特征信息进行精确检测，并给出准确的心电信号特征描述参数。对临床实测心电信号的分析表明，即使在有严重噪声干扰的情况下，本方法也很容易实现对心电信号特征信息的精确描述，并且具有很高的实时性，从而在本仪器中获得了实际和有效的应用。     

Single Trial Detection of Visual Evoked Potential by Using EMD and Wavelet Filtering Method

Empirical mode decomposition (EMD) is a new signal decomposition method,which could decompose the non-stationary signal into several single-component intrinsic mode functions (IMFs) and each IMF has so...     

基于小波变换的颜色视觉诱发电位检测去噪研究

为了提高检测的效率，将基于小波变换的信号分析方法引入到颜色视觉诱发电位（Visual evoked potential，VEP）的检测中，提出了基于多尺度条件下小波变换模极大值分布图的重建VEP信号的方法。该方法对初始采集信号采用Mallat快速算法进行离散小波变换得到模极大值分布图。根据信号噪声的Lipschitz指数特性进行去噪。最后按照POCS（Projections onto convex sets）方法进行信号的重建。仿真实验结果表明该方法对VEP信号的去噪效果比较理想。同时该方法极大地降低了测试次数。因此该方法与现有临床的叠加方法相比有明显的优披件．     

The Influence of Cognitive Tasks on Different Frequencies Steady-state Visual Evoked Potentials

Previous studies suggested that there exists different neural networks for different frequency bands of steady-state visual evoked potential (SSVEP). What is the effect of the same cognitive task on different frequency SSVEPs? In this work, when a subject was conducting a graded memory task, a 8.3 or 20 Hz flicker was used as a background stimulation. The recorded EEGs were analyzed by the method of steady-state probe topography (SSPT), the results showed that SSVEPs under these two flicker conditions were similar to each other in the various stages of memory process, and were similar to the result of a high alpha band SSVEP as reported before. However, the SSVEP amplitude and latency in the lower frequency band is more clear and stable than that in the higher frequency band. These results suggest that the same cognitive task affects the different frequency SSVEP in a similar way, and the low frequency flicker is a better choice than the high frequency one in such as working memory study.     

小波变换在心电信号特征提取中的应用

采用分段阈值和模极大值对斜率判据相结合的补偿策略,提出了一种精确提取QRS波群特征值的算法.经过对MIT/BIH心电数据库和临床实测的心电信号的大量实验,结果显示即使在有严重噪声干扰的情况下,运用本算法也很容易实现对QRS波群特征的有效提取,特别是对R波峰具有相当高的定位精度(其误差不超过一个采样点)和分析精度(没有累积误差).     

基于连续小波变换的中医脉象信号处理

应用连续小波变换的一般算法和梅林算法分析了 15例海洛因吸毒者和 15例正常人的脉象信号。两种算法均在 4个尺度下 ,对每一例脉象信号进行了处理 ,从两种算法分析的结果均发现 ,在 0 .2～ 0 .4 s时间间隔内 ,海洛因吸毒者和正常人脉象信号的连续小波变换系数间存在显著差异 ,并为每一算法提出了用于划分海洛因吸毒者与正常人的临界参数。研究结果表明 ,连续小波变换是处理脉象信号的有效方法     

诱发电位快速提取方法及进展

每次刺激所产生的诱发电位的峰值和潜伏期以至波形是时变信号。随着信号处理技术的发展,诱发电位的提取方法由传统的平均叠加方法,向逐步减少累加次数,最终实现单次提取诱发响应波形,实现动态提取诱发电位的方向发展,因此对诱发电位的少次以至单次提取成为生物医学信号处理领域备受关注的一个研究课题。对近年来快速提取诱发电位的信号处理方法进行了简要的回顾,并分别从自适应滤波、小波变换、神经网络及独立成分分析等4个方面对算法进行了介绍。     

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。     

基于小波变换的脉搏波信号去噪

人体脉象信号是一种信噪比较低的非平稳随机信号,在分析脉象信号之前去噪是一项十分重要的工作。针对小波变换中的阈值法进行公式上的改进,并利用ZM—ⅢC型智能化中医脉象仪采集到的亚健康人群左关外桡动脉脉搏信号进行去噪处理,实验结果表明,改进后的阈值法可以取得更好的去噪效果。     

基于自相关约束的信号波形估计及其在诱发电位提取中的应用

从观测数据中估计源信号的波形一直是信号处理领域中的一个重要问题.利用源信号的时间自相关函数构造一个非线性方程组,借助大规模数值计算方法,把原来直接估计源信号这样一个较困难的问题,转化为估计迭代初始值与源信号时间自相关函数的问题.使用小波模极大值法,估计迭代初始值与源信号时间自相关函数,再对方程组迭代求解,收敛后的结果即为对源信号的估计.将该方法应用于诱发电位的单通道、单次提取实验,在信噪比为0 dB时,提取结果与源信号的相关系数约为0.93,对幅度与潜伏期的估计都比较准确.实验结果表明,算法性能受迭代初始值估计精度与源信号时间自相关函数估计精度的影响,受前者影响较小,而受后者的影响相对较大.     

基于多分辨分析与连续小波变换提取和分析兔体感诱发电位

研究单次提取兔体感诱发电位,并定位和分析诱发电位波形成分。麻醉兔,以0.5Hz频率电脉冲刺激兔下肢隐神经,3764Hz采样率收集兔头皮电位。采用一维多分辨分析提取兔体感诱发电位,并用连续小波变换定位和分析诱发电位波形成分。单次诱发电位的小波变换与叠加平均诱发电位比较,表明Daubechies小波多分辨分析可以单次提取诱发电位。连续小波变换能够精确定位诱发电位中波形成分,并可采用连续小波变换分析诱发成分的频域特性。连续小波变换技术把一维时域信号投影到二维时频空间研究将成为医学信号处理的一个有用方法。     

模式翻转视觉诱发电位快速提取的可行性再研究

目的把模式翻转视觉诱发电位快速提取法应用于视神经病变的病人,探讨其临床应用价值。方法应用Galileo视觉诱发电位检测系统对30例正常健康人和17例视神经疾病病人分别进行全视野的PRVEP检测熏每一结果重复检测3次。所得结果应用少次提取法进行处理而得VEP波形。然后将正常对照组3次重复结果两两间分别进行配对t检验,探讨其可重性,并计算出正常值范围,最后参照正常值,分析视神经疾病组的检测结果。结果3次重复结果两两间配对t检验,得P1=0.425>0.05,P2=0.179>0.05,P3=0.110>0.05;参照本研究得出的正常值范围,对病人组的检测结果进行分析,得出这种少次提取法对视神经疾病检测的敏感度90.0%(18/20),特异度92.5%(13/14),准确度91.1%(31/34)。结论用这种少次提取法提取PRVEP,可重性好,稳定可靠。很有临床应用价值。     

基于小波变换的事件相关电位少次提取方法

本文以反映大脑稀少认知事件的相关电位P300为例,介绍了基于小波变换(wavelet transform,WT)进行事件相关电位(event related potential,ERP)少次提取的原理、仿真和实验结果.通过小波变换先去除与ERP混杂的EEG背景干扰,然后对消除干扰后的脑电数据进行重构和ERP波峰检测,在此基础上尝试修正ERP波峰的潜伏期时移,再通过小波重构获得通常需多次相干平均才能得到的ERP波形.仿真计算和实验数据分析结果说明小波分析具有较强的ERP峰值检测和潜伏期模式识别能力,值得进一步在临床工程中深入研究和应用推广.     

基于经验参数和小波变换提取颈动脉波的时域特征

目的:为了解决应用小波变换进行颈动脉波自动检测运算量大的问题,提出一种改进的基于经验参数和小波变换的颈动脉波自动检波算法。方法:首先对脉搏波信号进行小波分解,再将小波分解的某细节信号按基线取绝对值,然后运用小波变换的奇异点检测原理确定前两个有效周期的极大值点位置,接着结合生理知识和实际经验对下一周期的极大值点加以预测,最后回到时域信号中,结合经验参数在一定范围内确定各特征点的位置。结果:经过对比分析发现本文主算法耗用时间比过零点法减少一半以上,较大地提高了运算速度。结论:该方法具有准确、方便、直观、运算量小等优点,由于可以不依赖于心电信号实现脉搏波自定位,因而特别适合单独进行脉搏波分析;结果表明,本方法在保证检测精度的前提下,让运算效率得到较大的改善,利于进行实时分析。     

基于自参考自相关自适应干扰对消技术听觉皮层诱发电位单次提取

目的：为实现人体的听觉皮层诱发电位（auditory cortical evoked potential，ACEP）单次提取。方法：将当前流行的计算机应用于生物医学，通过多媒体音频技术产生适合诱发人体听见诱发电位的声音刺激，刺激人体，在电脑皮层提取诱发电位，在大脑皮层提取诱发电位，采用自参考、自相关、自适应干扰对消技术（auto—reference，auto—correlative and adaptive interference cancellation theories and techniques，AAA-ICT）实现听觉皮层诱发电位的单次提取。结果：通过AAA—ICT技术。成功提取出了人体的听觉皮层诱发电位。结论：通过结果可以得出：AAA—ICT技术能够很好地提取人体的听觉皮层诱发电位。而且其自参考思想的创新性明显。     

Effects of Amplitude-Frequency Characteristics of a Noise-Masked Test Stimulus on the Shapes of Visual Evoked Potentials

Visual evoked potentials produced in response to a reversive checkerboard pattern presented in conditions of additive noise were recorded. Changes induced by noise in both the shapes of evoked potentials and the structure of the test stimulus were compared. The nature of changes in the shapes of evoked potentials was found to correlate with the nature of changes in the amplitude-frequency spectrum of the stimulus. These results support the gestalt psychology point of view that the visual system uses spatial frequency rather than discrete means for describing information. Translated from Rossiiskii Fiziologicheskii Zhurnal imeni I. M. Sechenova, Vol. 94, No. 8, pp. 928–944, August, 2008.