DTS-AMS型神经网络用于自发脑电信号残部的外推估计──提取视觉诱发脑电信号的新方法之二

利用可实现对任意阶多元多项式超曲面的无差逼近的、基于离散泰勒级数的高阶联想记忆系统（ＤＴＳ－ＡＭＳ）,对（本系列文章之一中所得）自发脑电（ＥＥＧ）信号错相叠加平均后的残余信号进行建模和外推估计．数字仿真结果表明,此法通过十次左右的视觉刺激,即可将视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号从ＥＥＧ信号中分离出来,所得ＶＥＰ信号潜伏期Ｐ_１００精度可满足一般临床诊断要求．     

错相刺激策略用于诱发脑电信号的增强──提取视觉诱发脑电信号的新方法之一

针对最常见的一类具有持续振荡特征的自发脑电（ＥＥＧ）信号情况,提出首先对其准周期特征参数统计测定,然后进行 １０次左右的错相刺激触发和叠加,使 ＥＥＧ信号的效应大部分互相对消,同时视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号明显增强,为后续系列文章中对叠加所得波形的处理打下较好基础．还给出了制定错相刺激触发策略所需的具体判据和应用示例．     

小波变换在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之三

利用数据序列分解与重构的Ｍａｌｌａｔ快速算法导出了可用于视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号提取的小波去噪算法,并在大量提取ＶＥＰ的仿真研究的基础上进行了;临床实际应用实验．数字仿真和临床应用结果均表明,用小波变换方法可以在大幅减少视觉刺激次数的前提下识别ＶＥＰ的潜伏期Ｐ１００。     

内模自适应卡尔曼滤波在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之五

基于确定性有用信号和扰动各自的内模建立了视觉诱发脑电（ＶＥＰ）和自发脑电（ＥＥＧ）混合信号的扩展状态空间模型．然后,将利用非线性推广卡尔曼滤波迭代型算法所形成的内模自适应卡尔曼滤波算法用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了该方法的有效性．     

内模滤波新方法在视觉诱发脑电信号提取中的应用──提取视觉诱发脑电信号的新方法之四

提出了内模滤波新方法的基本思想和设计方法．针对从强自发脑电（ＥＥＧ）背景噪声中提取视觉诱发脑电（ＶＥＰ）信号这一极低信噪比（ＳＮＲ）情况下的滤波问题,先利用递推最小二乘算法估计出典型ＶＥＰ信号的内模多项式的参数,再据此设计内模滤波器．给出了内模滤波器的设计方法,并用于提取ＶＥＰ信号．数字仿真和临床试用结果表明了内模滤波器具有低ＳＮＲ下的信噪分离能力．