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.     

基于参数模型和独立分量分析的事件相关诱发电位单次提取

我们针对脑电事件相关电位（ERP）这种信噪比极低的信号检测问题，提出了两种ERP信号单次提取方法，能非常有效地同时去除自发脑电、眼动伪迹和工频噪声三种常见噪声。（1）首次对自发脑电、眼动伪迹和工频噪声这三种常见成分连同事件相关电位同时进行ARX建模，利用基于最小二乘（Ls）的ARX算法进行参数辨识获得提取结果；（2）利用独立分量分析，采用FastICA算法进行事件相关电位的提取。明确指出ICA分解的一些重要分解特性及其内在机理，针对实际情况对FastICA算法进行了改进，实现了分解结果对ERP成分的自适应映射。数值仿真实验结果表明两种方法均有较高的信号分解提取能力。     

不同范围提示下儿童视觉空间注意的ERP研究

目的:研究儿童在不同范围提示下视觉空间注意的事件相关电位(ERP)特征.方法:采用“提示-目标”的视觉实验范式,以圆圈提示不同等级的搜索范围,对14名儿童进行检测.通过ERP技术分析儿童不同空间注意等级的早成分.结果:随提示范围的减小,反应时加快,后部P1和N1波幅增大,前部P2波幅减小.结论:在空间注意加工的早期阶段,儿童依赖提示等级的有效性调动脑资源;而晚期阶段需要额外的脑资源.     

结合子空间方法和提升小波变换提取事件相关脑电位

我们提出了一种提取事件相关脑电位的复合方法。它用奇异值分解方法将含噪信号分解为噪声子空间和信号子空间,将含噪信号正交投影到信号子空间进行初步除噪,随后将得到的信号进行提升小波变换,对变换结果进行一维小波重构进一步去除噪声,最后提取出ERP成分。介绍了基于奇异值分解的子空间方法和对信号进行提升小波去噪的实现方法。仿真结果表明,结合两种方法提取事件相关脑电信号时,比单独采用其中一种方法的效果要好,并可减少提取事件相关电位所需的实验次数。对实验数据的处理结果表明,该方法的实际处理效果良好。     

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。     

情绪的事件相关电位研究进展

情绪 (emotion)是指人类个体受到某种刺激所产生的一种身心激动状态 ,是情感的外部表现 ,它的产生不是自发的 ,而是由内部或外在的刺激引起的。在心理学研究中 ,情绪比一般的认知活动更为复杂 ,更多地涉及社会环境与文化。事件相关电位 (eventrelatedpoten tial,ERP)是评价大脑信息处理活动的一种无创伤性方法 ,大量实验证明 ,ERP可以敏感地反映出情绪活动在脑内的活动过程。近年来 ,人们采用不同的实验方法 ,分析不同模式、不同性质、不同强度的情绪刺激条件下 ,ERP各成分的波幅、潜伏期、头皮分布区域等参数变化 ,以对情绪处理有关的…     

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ICA方法去除人工耳蜗ERP信号伪迹的研究

目的人工耳蜗植入者的听觉诱发电位含有较大的伪迹信号,影响了其在人工耳蜗植入后的效果评估。功能成像方法由于安全问题和介入性等特点,不适用于人工耳蜗植入者。本文利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)去除人工耳蜗伪迹,为进一步利用听觉诱发电位信号客观评价人工耳蜗植入者言语识别能力和人工耳蜗植入效果提供便利。方法采用经典Oddball模式,分别以言语声/ba/和/da/为标准刺激和偏差刺激,测量人工耳蜗植入者的听觉事件相关电位(eventrelated potential,ERP),采用ICA方法去除ERP信号中人工耳蜗造成的伪迹,并分析其独立成分的时域波形和脑地形图特征。本文对10例人工耳蜗植入6个月的受试者进行ERP测试,并比较了Infomax和Jade两种算法去除人工耳蜗伪迹的效果。结果根据独立成分的时域波形和脑地形图特征,可以将人工耳蜗伪迹对应的独立成分识别出来。人工耳蜗伪迹独立成分的时域波形类似于一个基座,其脑地形图显示在植入侧有较高的电位。去除人工耳蜗伪迹后的ERP波形显示出原始的形态。Infomax算法能够更有效地去除ERP信号中的人工耳蜗伪迹。结论 ICA方法可以有效地将人工耳蜗伪迹从人工耳蜗植入者的ERP信号中分离出来。     

厌恶与悲伤情境图片诱发负性情绪的脑电机制差异探索

进化心理学认为消极情境可能危及生存,常引发回避动机,对人体机能与心理素质皆有重要影响。厌恶与悲伤情境均能够诱发出负性情绪,但对两者诱发负性情绪过程中的注意力捕获和情绪认知差异尚缺乏了解。本研究选用典型悲伤、厌恶情境图片,设计了两组负性情绪诱发实验,并采集了15位青年学生(7男8女,年龄27岁±3岁)观看情境图片时的32导头皮脑电数据,提取了各导联事件相关电位(ERP)信号。通过对厌恶和悲伤情境图片所诱发ERP信号进行配对样本t检验,得到两种图片下ERP信号有统计学差异的时段;并根据两ERP信号在差异时段内均方根差值绘制脑地形图,得到差异空间分布。结果显示:悲伤与厌恶情境图片所诱发ERP差异主要体现在前中期T1(120~450ms)和晚期T2(800~1 000ms)两个时段;悲伤图片在T1时段主要激活了枕叶,反映了注意力的获取,而厌恶图片在T1时段不仅激活了枕叶,也高度激活了前额叶,反映出明显的情绪感知;厌恶与悲伤图片在T2时段都激活了前额叶,但厌恶图片所诱发ERP不仅在前额叶,也在顶叶表现出更强的情绪感知力。以上研究结果将对加深负性情绪认识以及探索负性情绪诱发的深层认知神经学机制有所启示。     

基于卷积混合盲源分离技术的表面肌电信号分解研究

根据表面肌电信号（SEMG）形成的生理学特性，采用一种基于卷积混合过程的盲源分离技术来分析隐含在SEMG信号中的运动单位动作电位信息，利用仿真的SEMG信号对这种算法的分解性能进行实验研究，并与采用瞬时混合过程的独立分量分析（ICA）算法的分解性能进行比较，同时将该算法应用于真实SEMG信号的分解实验。研究结果表明，无论是对模拟SEMG信号还是真实SEMG信号，采用卷积混合盲源分离技术的分解方法均能得到较明显的分解效果，且该方法较符合表面肌电信号的形成过程，因而具有重要的研究价值。