广东工业大学自动化学院 温冰冰 谭程豪

ICA与小波去噪相结合提取听觉诱发电位研究

广东工业大学自动化学院 温冰冰 谭程豪

听觉诱发电位信号(BAEP)是一种人脑部微弱的电生理信号，能反映人体中枢神经系统的相关情况，对神经疾病诊断、康复工程等领域具有十分重要的意义，诱发电位的相关提取算法现己成为学术界研究热点；本文提出一种基于独立分量分析与小波去噪相结合方法，能够有效提取强背景噪声中微弱的脑干听觉诱发电位信号，并使用基于小波阈值的滤噪方法将诱发电位诱残留的一些高频噪声滤除，解决了传统算法残留高频噪声、叠加次数过多等缺点。文章成功地进行了脑干听力诱发电位(BAEP)的提取测试，获得听觉诱发电位特征波形，并与单独使用独立分量分析算法得到的波形进行对比，结果表明本文算法能够有效地提取听觉诱发电位，无论波形还是相关系数指标都更加精确，对诱发电位信号领域的相关研究具有一定的应用价值。

独立分量分析；小波去噪；阀值处理；听觉诱发电位

1 引言

诱发电位信号(evoked potential ,EP)是指外界给予人体以适当刺激,诱发人体脑部产生的电生理信号,目前已成为神经疾病诊断和评价脑功能常使用的重要手段和工具,并广泛应用于人体神经系统电生理活动检测。诱发电位提取研究,对现代神经学科、临床神经生理学、神经系统康复治疗等领域都具有重大意义。

目前临床上使用最广泛的诱发电位提取算法即平均叠加算法。……