教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
学科：信号与信息处理
生物医学工程
办公地点：大连理工大学创新园大厦
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发布时间：2019-03-11
论文类型：期刊论文
发表时间：2015-01-01
发表刊物：中国科学. 信息科学
收录刊物：CSCD、ISTIC
卷号：45
期号：9
页面范围：1218-1228
ISSN号：1674-7267
关键字：脑机接口; 事件相关电位; 信号模型; 认知
摘要：事件相关电位(ERPs)分析揭示了脑机接口的认知神经机制,并为脑机接口技术的突破提供新的思路.然而与传统ERP研究不同的是,脑机接口中刺激呈现的
时间间隔要远小于前者,并在平均信号中可以观察到较强的周期性干扰,致使其中包含的ERP成分的幅度和潜伏期等重要参数较难准确得到,为进一步的ERP分
析造成障碍.目前关于这一干扰的形成原因和消除方法尚缺乏相关研究.本文首先建立了ERP信号的分离模型.模型认为ERP成分的混叠效应解释了平均信号中
的周期性干扰.而后提出Toeplitz方法和差异波方法对模型进行求解,以消除干扰并恢复ERP成分.使用实测实验数据和公开数据库的数据对所提出模型
与求解方法进行分析,结果表明,
Toeplitz方法可以从非靶刺激平均信号中恢复出ERP成分,而差异波方法则可以有效地抑制混叠效应,并分离出基线平稳且各成分突出的ERP信号,从
而验证了所提出模型与方法的合理性.本文的研究为脑机接口的ERP分析中周期性干扰的解释与消除提供了依据,并进一步为脑机接口的认知研究提供保障.
