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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2002-06-10

发表刊物： 大连理工大学学报

收录刊物： PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 42

期号： 3

页面范围： 371-375

ISSN号： 1000-8608

关键字： 潜伏期;自适应滤波/非高斯;α稳定分布噪声;诱发电位

摘要： 传统的高斯分布白噪声的模型不能很好地描述EP信号中脑电图(EEG)和其他噪声的特性. 因此,根据α稳定分布噪声理论和EP信号中噪声的非高斯特性,提出了一种基于最小分数低阶矩的自适应诱发电位潜伏期估计方法. 这种方法既可以应用于高斯噪声环境,又在低阶α稳定分布噪声(一类典型的非高斯噪声)环境下具有良好的韧性,是一种可靠的检测EP信号潜伏期变化的方法. 分析和实验表明,α稳定分布噪声模型是一种适合于描述带噪EP信号统计特性的随机噪声模型,所得到的EP信号潜伏期变化的检测结果,与神经系统的真实状态及其变化一致.