1、誘發(fā)電位(Evoked Potential,EP)是中樞神經系統(tǒng)(CNS)在感受外在或內在刺激時產生的生物電信號.EP信號潛伏期及其變化表示了神經系統(tǒng)的傳導和延遲,從而反映了神經系統(tǒng)的狀態(tài)和變化.因此,檢測潛伏期的變化,對于診斷神經系統(tǒng)的疾病具有重要的作用.在傳統(tǒng)的EP信號潛伏期變化檢測算法中,帶噪EP信號及EP信號中存在的EEG等加性噪聲通常被假定服從高斯分布.然而,研究表明,用分數(shù)低階α穩(wěn)定分布的噪聲模型來描述EP信號及其噪聲的特性

2、,比常規(guī)的高斯噪聲模型具有更廣泛的適用性.由于分數(shù)低階α穩(wěn)定分布信號不存在有限的二階矩,一些傳統(tǒng)的基于二階矩有限的潛伏期變化檢測算法,如LMS、DLMS算法,其性能出現(xiàn)了很大程度的退化.因此,發(fā)展在分數(shù)低階α穩(wěn)定分布模型假設下具有良好韌性的EP潛伏期檢測算法對于臨床上神經系統(tǒng)損傷和疾病的診斷具有十分重要的意義.在分數(shù)低階α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下,對EP信號潛伏期變化檢測算法中的誤差函數(shù)進行連續(xù)非線性變換,可以有效地抑制分數(shù)低階α穩(wěn)定分布的噪

3、聲效應.本文根據(jù)數(shù)字通信系統(tǒng)中廣泛使用的μ律壓縮原理,給出了一種新的非線性函數(shù)形式,并將其應用到EP信號潛伏期變化檢測算法中.計算機仿真結果表明,該方法能夠根據(jù)信號噪聲特性的變化,動態(tài)地調整自身的參數(shù)值,在抑制了分數(shù)低階α穩(wěn)定分布噪聲的同時,有效保留了信號成分,具有較高的估計精度和良好的韌性.在不同噪聲分布模型假定下的EP信號潛伏期變化檢測算法中,EP參考信號的構造是一個亟待解決的問題.本文根據(jù)臨床上EP潛伏期變化檢測的要求,給出了一種

4、基于信號譜函數(shù)分析的EP信號構造方法.此方法只需根據(jù)EP信號的種類及生理特點,利用醫(yī)學上常用的主要EP參數(shù),確定其波形參數(shù).再由信號譜函數(shù)的零極點與幅頻特性的關系,構造出無潛伏期延遲的EP信號.將此構造出的EP信號作為參考信號應用到EP信號潛伏期的變化檢測算法中,得到了良好的結果.本文最后對α穩(wěn)定分布模型的應用進行了擴展,給出了一種在分數(shù)低階α穩(wěn)定分布噪聲環(huán)境下,利用多層前向BP神經網絡對確定性信號進行檢測的方法.此方法只需在特定虛警概