诱发电位中自发脑电的白化及去除
自回归模型；白化滤波器；小波；诱发电位,,自回归模型；白化滤波器；小波；诱发电位,1引言,2实验数据描述,3特征脑电的自回归白化滤波,4结果与讨论,5结论,参考文
摘要：从被淹没在数十微伏的自发脑电背景中单次提取微伏级的视觉诱发电位，是脑计算机接口的核心问题之一。将靶刺激出现前记录到的短时非靶刺激信号看作自发脑电，计算自回归模型参数，构造一个白化滤波器，再将实时信号通过上述白化滤波器进行滤波，使自发脑电得以白化，然后采用普通数字滤波器滤除白躁信号，使得非靶信号幅值更小，靶刺激信号更加突出。与不用白化滤波器进行对比实验相比，模式分类的正确率得到了提高。关键词：自回归模型；白化滤波器；小波；诱发电位
1引言
由脑计算机接口构成的脑控拼写装置，可以帮助高位截瘫患者实现与外界的交流。人脑和计算机之间的通信载体往往采用Oddball模式产生的诱发电位[1]。由于靶刺激所产生的脑电信号主要由诱发电位、自发脑电、伪迹和其它白躁声干扰信号组成，为了有效地单次提取诱发电位，必须对其它信号尽量去除或削弱。自发脑电是脑神经系统生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，只要人的生命存在，不管有没有主动的思维或被动的诱发，它就永不停息地运行着。其产生机理复杂，是一个时变的非平稳有色“噪声”，其信号幅度约比诱发电位高出2～5倍，有时可高达100μV左右。更糟糕的是，它的频域范围完全涵盖了诱发电位的频域范围，传统的低通滤波器只能滤除高频信号(可能是诱发电位、自发脑电、伪迹和其它白躁声干扰信号中的高频成分)，对频率较低的自发脑电却无能为力。为了有效地去除自发EEG，在一个短的时程内可以假设自发EEG是平稳的，这样就可以用平稳信号处理模型对其进行处理[2]。
在本研究中，由于采用模拟自然阅读模式[3]产生视觉诱发电位，自发脑电得到一定程度的制约，幅度变化不太大 ......
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