事件相關(guān)電位的空時域組分析方法研究.pdf

1、事件相關(guān)電位（Event-related potential,ERP）是認(rèn)知神經(jīng)學(xué)科的重要研究工具之一，其常用的組分析處理方法包括時域主成分分析（principal component analysis,PCA）加Promax旋轉(zhuǎn)（將不同被試數(shù)據(jù)在空間上連接起來）和空間域獨立分量分析（independent component analysis,ICA）（將不同被試數(shù)據(jù)在時間上連接起來），基于信息熵最大的獨立分量分析（Infomax I

2、CA）算法往往被使用。當(dāng)前，這些方法主要存在以下四個問題：⑴在ERP數(shù)據(jù)處理之前的仿真研究中，仿真數(shù)據(jù)多數(shù)僅滿足數(shù)據(jù)模型的基本假設(shè)，與ERP的時域和空間域性質(zhì)相差甚遠(yuǎn)；⑵對于ERP時域PCA加Promax，因為極性和方差不確定的問題，影響了實際應(yīng)用；⑶小波濾波在ERP組分析的數(shù)據(jù)分解中的有效性，尚未得到研究；⑷差異波是 ERP的數(shù)據(jù)分析中常使用的方法，對組分析數(shù)據(jù)分解方法，尚未有標(biāo)準(zhǔn)來判斷使用差異波順序的合理性。
　　本論文采用D

3、ipole Simulator（V3.3.0.2）生成符合偶極子模型的腦地形圖和符合ERP時域波形特性的源成分進(jìn)行仿真工作，從盲分離算法原理驗證時域PCA加Promax和空間域Infomax ICA等的合理性；在ERP時域PCA加Promax分解方法中，引入反投影理論，解決成分的極性和方差不確定問題，從而允許不同成分之間在電極域的比較；對于時域PCA加Promax，通過實際數(shù)據(jù)的分解和分析，驗證了小波濾波對ERP數(shù)據(jù)組分析具有非常積極的

4、意義；對于空間域Infomax ICA，提出了從數(shù)據(jù)分解穩(wěn)定性的角度去分析小波濾波的有效性；提出從數(shù)據(jù)分解穩(wěn)定性、提取出的成分在時間和空間上的有效性綜合判斷差異波和數(shù)據(jù)分解使用順序的合理性。
　　本論文將這些解決方案應(yīng)用與實際ERP研究。分析結(jié)果表明：小波濾波加時間域PCA加Promax是較適用的ERP組分析數(shù)據(jù)分解的算法；當(dāng)前使用的小波濾波方法對空間域ICA的組數(shù)據(jù)分解沒有促進(jìn)作用，對個體數(shù)據(jù)分解有促進(jìn)作用；在使用差異波后，再進(jìn)