強(qiáng)噪聲中誘發(fā)電位信號(hào)的快速提取研究.pdf

1、誘發(fā)電位(Evoked Potential，EP)信號(hào)在眾多領(lǐng)域有著重要的作用，準(zhǔn)確快速的提取EP信號(hào)是應(yīng)用的前提。直接測(cè)量得到的EP信號(hào)往往淹沒(méi)在強(qiáng)的背景噪聲自發(fā)腦電(Electroencephalograph，EEG)中，信噪比往往低于0dB，甚至達(dá)到-20dB。傳統(tǒng)的EP信號(hào)提取方法是疊加平均法，該方法需要對(duì)病人進(jìn)行多次刺激，而且存在較大的誤差。因此就需要利用盡可能少的刺激響應(yīng)測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)快速提取EP信號(hào)，而且便于動(dòng)態(tài)跟蹤EP信號(hào)的

2、瞬態(tài)變化，這樣的任務(wù)叫做“動(dòng)態(tài)提取”或“快速提取”，這也是當(dāng)今EP信號(hào)提取研究的熱點(diǎn)。 本文對(duì)盲源分離(Blind Source Separation，BSS)問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，進(jìn)而結(jié)合陣列信號(hào)處理的知識(shí)，給出了一種EP快速提取的新思路，該創(chuàng)新點(diǎn)主要包括以下兩個(gè)方面： (1)根據(jù)陣列信號(hào)處理模型與盲源分離模型之間的一致性，提出了一種新的基于波束形成理論的盲源分離方法。該方法從陣列信號(hào)處理中常用的MOE準(zhǔn)則出發(fā)，推導(dǎo)了

3、盲源分離模型下對(duì)應(yīng)的約束條件，進(jìn)而求得線(xiàn)性約束最小方差解，從而實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立信源的盲分離。這種思想有別于常規(guī)的利用盲分離技術(shù)解決波束形成問(wèn)題，利用波束形成的理論來(lái)解決盲源分離問(wèn)題。此外，經(jīng)典的盲源分離通常需要對(duì)解混矩陣進(jìn)行迭代運(yùn)算直至算法收斂，運(yùn)算量較大，且對(duì)信源的估計(jì)精度有待提高。該方法的另一優(yōu)勢(shì)就在于不需要求解解混矩陣，沒(méi)有迭代求解過(guò)程，計(jì)算量小，在低信噪比情況下能夠準(zhǔn)確的估計(jì)出信源。 (2)從誘發(fā)電位產(chǎn)生的物理模型出發(fā)，針對(duì)提

4、取視覺(jué)誘發(fā)電位進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，并針對(duì)此模型提出了一種基于最小輸出能量準(zhǔn)則的VEP單次提取方法。該方法不依賴(lài)于先驗(yàn)知識(shí)且沒(méi)有訓(xùn)練或?qū)W習(xí)的迭代求解過(guò)程，且運(yùn)算速度快，能夠在低信噪比情況下較好的提取單次誘發(fā)中的VEP成分。通過(guò)與常規(guī)的盲源分離方法或自適應(yīng)信號(hào)處理方法進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)該方法在不同的信噪比條件下能夠更準(zhǔn)確的提取VEP信號(hào)且輸出信噪比改善程度較高，并且利用該方法處理真實(shí)信號(hào)也得到了較為滿(mǎn)意的結(jié)果。 最后，值得一提的是，本文在第五