基于少次相干平均和样本熵的视听诱发脑电特征提取

针对脑电信号的非平稳性和非线性,采用少次相干平均结合样本熵的方法对视听诱发脑电信号进行特征提取.首先,对预处理后的脑电信号进行15次相干平均,获得视觉、听觉及视听觉诱发脑电的时域特征信号;然后,将该特征信号做为原始信号输入,构成m维矢量序列,计算相关导联在靶刺激、非靶刺激和自发脑电状态的样本熵值;最后,比较分析单一视觉、听觉和视听刺激下,不同状态脑电样本熵值,文中阐明了视听觉诱发下,大脑认知的复杂性和信息耦合性.结果显示:只进行少次相干平均即可有效提取视听刺激模式下脑电的样本熵特征量,减少了因长时间视觉刺激引起神经疲劳导致的误差.同时,靶刺激的出现可使脑电样本熵值增大,表明中枢神经系统与外周刺激发生信息耦合,导致了大脑系统复杂性的提高.该研究可以应用于神经认知科学和脑-机交互系统中.     

视听诱发脑电特征提取与大脑认知机理分析

为探索视听跨感觉大脑认知机理,基于Stroop效应设计视听觉刺激实验范式,利用Neuroscan40导联脑事件相关电位仪,连续动态采集视听诱发脑电信号,采用独立成分分析方法去除眼电伪迹,AR模型结合相干平均方法提取诱发脑电P300特征．通过对P300电位幅值和潜伏期的分析,研究视听觉诱发大脑认知的信息整合规律、交叉干扰作用和注意竞争效应．实验结果表明,大脑在视听双通道刺激下,更容易整合信息,具有视觉为主、听觉为辅的协同补偿作用,且视觉对听觉有较强的交叉干扰作用以及视觉为主导的竞争效应．该研究成果可以应用于神经信息处理、脑认知科学和脑一机交互系统中．     

基于ECMWF模型改正InSAR大气延迟误差的可靠性实验

大气延迟是影响InSAR观测数据质量的最主要因素之一.然而,这一难题一直没有很好的解决办法.近年来,采用气象模型改正InSAR大气延迟误差是一个热门的研究方向,不过其有效性和可推广性还需要一些实验来检验.本文采用青藏高原中部的InSAR数据检验基于ECMWF模型改正InSAR大气延迟误差的有效性.结果显示本实验采用的8幅干涉图中只有3幅在改正后方差减小,而所有数据的平均方差比改正之前更大,证明该模型无法很好地改正该地区InSAR的大气延迟误差.鉴于目前尚无可靠的方法判断何时何地ECMWF模型对InSAR大气延迟误差有改进作用,建议谨慎采用该模型改正大气延迟误差.