1、改善提取，从所有可能标准刺激波与偏差刺激波对中随机采样少数量标准刺激波基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波与偏差刺激波对，然后由偏差刺激波形减去标准刺激波形得到差异波波形。最后，由于重采样方法可能会对所获得波形幅度稳定性有影响，使用方法多次重复可用来提高波形波幅稳定性。这种方法能够根据再现性指数排列成分，以有助于成分提取。为评估效果，我们利用对仿真数据和实际数据分别来提取频率。首先，如部分所述，对通过概率生长模型获得仿真数据进行算法计算，在计算过程中分析三个参数即单实验次数，重复次数和采样时间点对提取效果影响。然后分别使用，和三种方法来从仿真数据中提取，再对三种进行峰幅值和潜伏期精确评估。然后，如部分和部分所述，进行不同频率声音刺激实验范式并记录位受试者实验数据偏差刺激次实验和标准刺激次实验。再应用，和三种方法对实验所得数据提取并估计峰幅值和潜伏期。结果表明方法可以利用单受试者少量实验数据偏差刺激次实验有效提取，并且比。
2、提及问题几个不同方面之间相互影响，将其置于个统框架中仅用较少数量实验次数便提取出了质量较好。结论为从较少数据中提取出波形，本文提出了结合重采样差和技术算法。首先，通过仿真证明了此种方法有效性，以及单实验次数，重复次数和采样时间点个参数对影响。结果表明，方法提取是可行且有效。然后，通过不同频率听觉刺激实验范式记录了位成年受试者少量实验次数数据。再利用，和方法提取单受试者波形。结果表明，方法提取峰值和潜伏期与性质致。因此，对于本文考虑到仅有少量实验次数实验范式，能比和算法更好地提取。参考文献略。然而，在昏迷精神分裂中风和认知损伤,情况下，因为个人数据分析比整体数据分析更为必要，所以需要以个人为前提测量。而且长期记录会造成受试者疲劳，降低其任务完成成功度。因此我们需要种数据分析方法能够仅用较少单实验记录提取波形从而获得个体受试者认知能力指标,。例如，通过提取个体受试者波形来评价耳蜗植入患者基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波。
3、。因此，如何从短时记录或较少实验次数数据中提取仍然是项挑战。既然范式中偏差刺激是低频刺激，所以偏差刺激实验数目会相当小。这使得偏差刺激数据信噪比低并最终影响波形提取。这个问题可以通过增大数据实验次数来解决，但必然会导致每位受试者实验时间增长。例如，能够得出预期波形方法记录了分钟数据，每种偏差刺激会有约次实验。此外，在前期研究中通常通过将几位受试者数据合并计算整体平均来增加偏差刺激实验次数。然而，在昏迷精神分裂中风和认知损伤,情况下，因为个人数据分析比整体数据分析更为必要，所以需要以个人为前提测量。而且长期记录会造成受试者疲劳，降低其任务完成成功度。因此我们需要种数据分析方法能够仅用较少单实验记录提取波形从而获得个体受试者认知能力指标,。例如，通过提取个体受试者波形来评价耳蜗植入患者基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波听觉能力。因此，当需要对个体频率辨别能力进行评估时，使用少量单实验数据提取方法是必须。为从少量单实验次数。
4、处理结果影响。结果结果表明利用此种方法提取是可行且可靠。利用经典实验范式，选用不同频率听觉刺激，名成年受试者，记录较少单实验次数数据偏差刺激次，标准刺激次。结果表明该方法可从每位受试者数据中有效提取出。意义偏差幅度大刺激与偏差幅度小刺激相比，前者提取出有明显较大波峰幅值和较短潜伏期，这与以前文献中采用大量数据与多位受试者提取性质相符。.引言失匹配负波是听觉事件相关电位种，由经典实验范式中偏差刺激诱发产生。负波出现在刺激出现后，幅值最大主要产生源在额颞皮质区，它可以从包括频率，强度，时长，位置和其他听觉特征在内任何声音刺激变化中提取出来。已经广泛应用于昏迷,精神分裂认知损伤,等临床研究中。基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波更进步，频率作为频率识别重要主观指标已经被用于评估频率识别能力，这有利于选拔音乐人才，评估耳蜗植入者复原能力并诊断诵读困难病症。前期研究已经揭露了性质，即偏差刺激与标准刺激差异越大，所提取具有更明显波。
5、数据中有效提取，可用空间滤波方法来提高数据信噪比。提出了迭代独立成分分析方法来分析成分，这种方法明显优于平均方法。此外，提出再现分级并平均算法通过重复实现和矩阵基础队列来提高成分评价。与方法相比，需要较低存储能力和较少计算时间，并能产生更精确估计值。因为以上文献中所用算法并不是专为提取而设计，所以其计算结果不是非常理想。提出了专为而设计时空滤波，但难点在于如何确定算法必需合适模板。利用监督变量设计了正则化二阶鉴别算法使锁相提取效果增强。然而，这种算法需要计算多次才能确定最优正则化度，增大了计算消耗。此外，正则化以试探法为基础，因此此法并不能保证能获得源最高信噪比。设计了种有效空间滤波器，这种滤波器以用于评估锁时和锁相成分概率性生长模型为基础，可以最大化，称为信噪比最大化。比较性实验研究表明方法与方法相比在解码数据上能够实现更高分类精度。算法在每次迭代过程中仅需解决广义特征值分解问题，且只需较少迭代次数便能达到，具有收敛速。
6、听觉能力。因此，当需要对个体频率辨别能力进行评估时，使用少量单实验数据提取方法是必须。为从少量单实验次数数据中有效提取，可用空间滤波方法来提高数据信噪中文字出处,.基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波学部院电信学部专业生物医学工程学生姓名学号指导教师完成日期基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波清华大学医学院，北京，中国华南理工大学自动化科学与工程学院，广州，中国天津大学计算机科学与技术学院，天津，中国目对于失匹配负波提取，目前所存在困难是如何利用较少单实验次数提取波形。方法本文提出了种结合重采样技术与空间滤波技术新波形处理方法。具体来说，这个方法第步为重采样求差,随机采样标准波形和偏差波形，再由偏差波形减去标准波形求两者之差第二步为利用信噪比最大化空间滤波器提取成分。算法可以通过最大化信噪比来改善提取效果。通过数据仿真来评估该方法参数包括三个参数单实验次数，重复次数，采样时间点对。
7、和提取效果更好。.算法对锁时锁相信号进行时空模式具体评估。和设计出了最优化成分空间模型和加工时序快速迭代算法。将这种算法运用于概率性生长模型.节模型，在达到收敛之前交替估算和最终获得参数,最大可能估计值，计算所得成分，以信噪比递减顺序排列。方法整合重采样求差和方法可以作为评价受试者频率辨别阈客观方法。前期研究使用大量受试者整体均值获得频率。测量了位受试者波形，并确定了多位受试者频率辨别阈值，但未确定单受试者频率辨别阈值。通过偏差刺激和标准刺激分析单受试者频率，但仍然没有通过提取波形测试出单受试者最小辨别频率。单受试者频率辨别阈客观评估要求测量不同频率听觉刺激。本次研究方法只需单受试者少量实验次数，减少了记录时间。因此具有评估单受试者频率辨别阈潜在可能。偏差刺激与标准刺激差异越小，峰值越小且提取越困难。发现整体平均可以提取最小频率偏差为。然而并不是所有受试者能够辨别频率偏差，本次实验中，我们要确定所有受试者可以区别偏差刺激。
8、，因此所选择频率偏差为，而问题是在最小频率偏差条件下我们是否还能够从单受试者少量数据中提取出。方法还可用于提取其他成分差异波，例，或比较两种实验条件下波形，例实验范式下，或范式。虽然，本次研究中此种方法用于分析不稳定数据，但这种方法同样可以分析稳定数据。本次研究目在于设计出种仅用较少实验次数便可提取出波形信号加工算法。前期研究中，利用和其他方法提取。结果不是由于实验次数少以致提取效果不理想就是需要较长时间来记录更大数量实验数据。这些缺点限制了临床应用。仅用少量实验次数便可提取波形优点解决了这问题。首先，本次研究结合和无参数重采样技术设计出了仅用较少实验次数便可提取波形算法。考虑到适应和习惯在认知神经科学研究中混淆作用，相对少实验次数在此领域同样有效。用于估计锁时锁相成分，它可以最大化信噪比且计算效率高。虽然方法理论上证据充分且已在前期研究中成功提取出数基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波据中成分,但仍有必要验证是否此种。
9、。再应用，和三种方法对实验所得数据提取并估计峰幅值和潜伏期。结果表明方法可以利用单受试者少量实验数据偏差刺激次实验有效提取，并且比和提取效果更好。.算法对锁时锁相信号进行时空模式具体评估。和设计出了最优化成分空间模型和加工时序快速迭代算法。将这种算法运用于概率性生长模型.节模型，在达到收敛之前交替估算和最终获得参数,最大可能估计值，计算所得成分，以信噪比递减顺序排列。方法整合重采样求差和。然而，在昏迷精神分裂中风和认知损伤,情况下，因为个人数据分析比整体数据分析更为必要，所以需要以个人为前提测量。而且长期记录会造成受试者疲劳，降低其任务完成成功度。因此我们需要种数据分析方法能够仅用较少单实验记录提取波形从而获得个体受试者认知能力指标,。例如，通过提取个体受试者波形来评价耳蜗植入患者基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波听觉能力。因此，当需要对个体频率辨别能力进行评估时，使用少量单实验数据提取方法是必须。为从少量单实验次数。
10、度快，计算量小优点。因此，本次研究中，我们利用此种算法提取。虽然理论上依据充足，且针对个实验数据初步有效估计出了成分，但仍有必要进步探究是否可用于更少次数实验提取。本文提出了种结合重采样差异和提取方法。因为是由两种事件提取出，已存在大部分空间滤波器算法不能直接被运用。在前面研究中，两种事件通过空间滤波器被分别提取再以对应方式进行比较。空间滤波之后做减法不能有效去除伪迹。此外，两种单独提取会增加计算负担。在方法中，首先进行单实验偏差刺激波形与单实验标准刺激波形减法。然后用方法直接从差异波中提取。这种方法可抑制偏差刺激与标准刺激共同响应并使差异成分突出。我们所采取另个技巧是利用非参数重采样,来改善提取。非参数采样通过多次采样观察数据来评估初始分配。这已经运用到学习和非平稳数据分类中。由于偏差刺激波形实验数目实际上比标准刺激少，这就出现了如何结合充分利用不平衡实验数据提取问题。在非参数重采样方面，我们提出了重采样求差方法来进步。
11、峰幅值与更早潜伏期。这些性质已经作为标准来评判不同提取方法提取结果。用于提取波形算法有很多种。差异波是种传统方法，利用这种方法可通过平均偏差刺激波形减去平均标准刺激波形来获得。使用这种方法通过改变听觉刺激时长提取出了，共记录了分钟数据,其中包括种类型偏差刺激。结果表明只有电极偏差刺激响应符合波峰和潜伏期性质。方法要求更长记录时间，并且其对于不同类型偏差刺激所表现性质并不清晰。因为位于低频带，最优数字滤波器采用.低频带来提取。因为频带接近，所以方法不能将成分与成分分离。最近，独立成分分析方法已经被用于提取。,和用方法从偏差刺激响应中提取出了波形，结果发现，不同时长偏差刺激听觉响应幅值和潜伏期符合性质。是种可视化分等级聚类方法，这种方法通过重复多次实现来计算作为聚类标准成分再生指数。这种分层聚类算法计算复杂因此需要更高存储能力与更长计算时间。为减少计算复杂性，般提前进行算法来减少成分数目，但这种方法可能会丢失些重要小方差成分。
12、算法也可用于用较少实验次数提取其他。但是当前研究表明不能仅从少量实验提取出较好。中采取解决方法是通过无参数重采样改善提取。无参数重采样用于从少量实验次数数据中多次置换采样来评估原始分类，通过重采样随机采样标准与偏差刺激对可减小采样方差。因此，结合和无参数重采样技术算法仅用较少实验次数便可很好提取波形。总之，使用较少实验次数提取出较弱也是算法扩展。第二，不同于已有大部分空间滤波器算法，能够直接提取。在以前研究中，两种事件通过空间滤波器分别提取然后通过.比较。研究表明空间滤波之后做减法不能有效去除伪迹。此外，两种分开提取加重了计算负担。在方法中，首先进行单实验偏差刺激与单实验标准刺激减法，然后利用从这些差异波中提取，这种方法抑制了偏差响应与标准响应共同部分，使差异部分成为主要成分。可以想象可以用于分析更广泛实验范式信号,。第三，无参数重采样技术也用于处理标准与偏差数据不平衡，前期研究中也考虑到类似方法，但未用于实际数据。以上。
参考资料：
（外文翻译）基于重采样空间滤波器方法提取失匹配负波（外文+译文）