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CIN

计算智能和神经科学

1687 - 5273<我年代年代npub-type="ppub"> 1687 - 5265

Hindawi

10.1155 / 2019/8432953

8432953

研究文章

小波表面增强的实验检测方法与事件相关电位的BCI拼写系统

https://orcid.org/0000 - 0003 - 4130 - 0010

萨维德拉

卡罗莱纳

¹ ²

https://orcid.org/0000 - 0002 - 0350 - 6811

萨拉斯

罗德里戈

¹ ³ Bougrain

劳伦特

² 马泽蒂

劳拉

^{1<一个ddr-line>
医学院Ingenieria基于c

瓦尔帕莱索大学

瓦尔帕莱索

智利

uv.cl} ^{2<一个ddr-line>
大学德洛林

CNRS

INRIA

洛里亚

f - 54000南希

法国

univ-lorraine.fr} ^{3<一个ddr-line>
Centro de Investigacion y Desarrollo en Ingenieria en祝您健康

CINGS

瓦尔帕莱索大学

瓦尔帕莱索

智利

uv.cl}

2019年

26 8 2019年

2019年 04 01 2019年 08年 04 2019年 18 05年 2019年 26 8 2019年

2019年

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

基于相似性措施下的小波域多通道脑电图设置,两个新方法开发的实验与事件相关电位(ERP)检测。第一个方法,命名为“多通道脑电图相似性阈值”(大都会),同时消除干扰的所有记录的信息渠道。第二种方法,命名为“semblance-based ERP窗口选择”(缝合),提出了两个版本自动本地化ERP在每个主题来减少时间窗口被删除无用的分析功能。我们经验表明,这些方法单独使用时,它们适合ERP去噪和特征提取。与此同时,这两种方法的结合比单独使用它们获得更好的结果。去噪算法与经典的基于小波阈值方法和发现获得更好的结果,显示了其适用性进行ERP系统处理。结合两种算法的去噪信号和选择时间窗xDAWN相比,这是一个有效的算法来提高erp。我们得出这样的结论:小波表面的实验检测方法执行比xDAWN工件或噪音的存在。

CONICYT-PAI / Concurso Nacional Insercion En La学术界Convocatoria 2014 -页码

79140057

四面八方红色ETAPA进行调整,Convocatoria 2017

REDI170367

1。介绍</t我tle> <p>脑机接口(BCI)研究努力提供沟通的新方式严重残疾的人将他们的大脑活动转换成命令,可以在电脑或其他设备使用,不使用标准的周围神经和肌肉途径。特别是脑机接口控制和通信系统,旨在帮助人们运动障碍,如患有肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS),脊髓损伤、多发性硬化症、肌营养不良、脑瘫。在本文中,我们将关注无创性BCI [<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>]。</p> <p>脑电图(EEG)是一种非侵入性的方法测量在头皮脑电活动的产品发生大脑神经元的相互作用[<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xref>]。脑电图记录通常是重叠噪声和构件(如肌肉活动。他们的存在阻碍了脑电图检测和需要新方法删除它们从底层真正的大脑信号。关于噪音的一个重要假设是,它应该是独立的大脑活动。假设大脑信号(几乎)瞬间记录电极,这意味着每个记录通道与其他高度相关。因此,可以得出这些组件的信号不相关的通道是假定为噪音或工件,可以从记录中删除信号。全面调查的脑电图信号处理算法应用于BCI可以发现在<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xref>]。</p> <p>与事件相关电位(erp)的神经活动产生不自觉地由于预期但罕见事件的发生。偏差出现在EEG信号与一个特定的极化和延迟。例如,P300与积极认知ERP峰值在刺激后300毫秒。ERP可以检测与信号处理技术和用于控制命令在BCI应用程序中,例如非常著名的P300拼字法韦尔和Donchin提出的(<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>]。</p> <p>不幸的是,主要障碍仍然存在的使用EEG对脑-机接口:信号的变化被发现非常小和高噪声等信号损耗由于头骨或肌肉工件。增强和检测ERP反应,有必要重复刺激和平均响应;然而,这降低了信息传输速率。几个努力减少的数量平均试验或直接执行ERP实验检测了(<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>]。提高实验分类性能的目的范围从增加数据库,添加人工试验(<xref ref-type="bibr" rid="B9"> 9</xref>),原始数据变形来创建新的人工模式,脑电图源重建或转移学习方法,来自多个用户的数据用于训练分类器改进BCI系统[<xref ref-type="bibr" rid="B10"> 10</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>]。实验方法可以节省时间,但信噪比(信噪比)很低,使得ERP检测困难。相反,当刺激反复提高ERP检测,这些重复可能成为用户的乏味和厌倦,和平均技术减少拼写的速度。另一个问题与重复的平均值是平稳性的假设。延迟抖动、振幅变化或工件之间的单阶段试验会导致压扁的消除瞬态特征(<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xref>]。</p> <p>通常,在P300-based BCI系统中,一个时间窗口是手动选择<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]。这个窗口通常是选择足够大(在[0,1]第二范围内),以确保包括ERP组件根据研究,独立于用户反应时间的刺激。然而,ERP反应有不同的延迟(振幅)为每个主题,构成无关的数据在时间窗口。这可以增加的困难与不相关的变量和训练一个分类器检测ERP的复杂性。试验的差异可以提供信息主体的认知状态,允许之间的比较对象(<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>]。</p> <p>多项研究表明,它是可能的,但是困难的,区分的实验信号与EEG背景(<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>]。一个流行的方法是xDAWN算法(<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>)自动提高ERP的分类利用空间滤波器,结合多通道信息放在一边无用的组件。给出一个详尽的比较研究的几个分类技术在<xref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xref>]。回顾最先进的实验检测方法可以找到与事件相关电位(<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xref>]。最后,一个完整的调查的问题,应该考虑在设计一种新的P300-based BCI范例可以在找到<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>]。</p> <p>小波理论已在几项研究使用了P300检测(<xref ref-type="bibr" rid="B23"> 23</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B25"> 25</xref>]。特别是一些进步使用小波的实验检测可以发现在<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B26"> 26</xref>),自动去噪方法建议。小波去噪的基本假设是,大系数对应于信号和小系数对应于噪声(<xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27</xref>]。当前方法的问题是,他们只能消除干扰一个频道,不管其他渠道的信息。这导致他们失去提供的信息集合,如相位和振幅信息。母亲在ERP的研究中,最常见的使用是二次b样条小波<xref ref-type="bibr" rid="B28"> 28</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B30"> 30.</xref>),Daubechies小波Db4和Db8<xref ref-type="bibr" rid="B31"> 31日</xref>),Symlet小波(<xref ref-type="bibr" rid="B31"> 31日</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B32"> 32</xref>],Coiflet [<xref ref-type="bibr" rid="B33"> 33</xref>]。例如,在[<xref ref-type="bibr" rid="B34"> 34</xref>),一个实验P300检测算法基于独立分量分析(ICA)和小波。然而,尽管有这些进步,实验P300检测仍然需要改进,才能更加可供公众。</p> <p>在这篇文章中,我们介绍一种新颖的方法来消除干扰,定位,隔离erp结合两种方法基于小波理论。这种形式是用于研究的实验基于相似性度量的大脑信号。第一种方法同时消除干扰信号通过使用阶段所有的渠道提供的信息在一个审判。后来,第二种方法结合了信号的相位和振幅信息优化ERP为每个用户的时间窗口。</p> <p>本文的其余部分组织如下:在部分<xref ref-type="sec" rid="sec2"> 2</xref>,我们提出了小波理论和表面分析引入我们的建议使用记录的相关信息渠道去除噪声并自动建立一个适当的时间为每个主题的分析窗口。结果提供了部分<xref ref-type="sec" rid="sec3"> 3</xref>和讨论部分<xref ref-type="sec" rid="sec4"> 4</xref>。最后,我们的结论给出了部分<xref ref-type="sec" rid="sec5"> 5</xref>。</p> </sec> <sec id="sec2"> <title>2。材料和方法</t我tle> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。小波变换</t我tle> <p>小波变换是信号的内积<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>缩放和移动版本的<我t一个lic> 母小波</我t一个lic> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> l</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> ℝ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>函数(<xref ref-type="bibr" rid="B35"> 35</xref>]。的<我t一个lic> 连续小波变换</我t一个lic>(CWT)使用连续小波对信号分析功能:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:mo stretchy="true"> ∫</mml:mo> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext></mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi> ∞</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ∞</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mi> d</mml:mi> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (2)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:msqrt> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mi> ψ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>不断改变,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的共轭复数吗<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>。波变换系数测量的变化<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>在一个附近的点<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:mi> b</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>的大小成正比<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>,获得一维信号的映射到一个二维空间。</p> <p>相反,<我t一个lic> 离散小波变换</我t一个lic>(DWT)使用滤波器获得多分辨率时频表示。更准确地说,离散正交小波分解得到使用discretised规模和翻译。</p> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。表面分析</t我tle> <p>双变量分析的小波分析也很有用,因此它可以研究两种不同的信号,发现它们之间的关系。Cross-wavelet分析使我们能够找到之间的共同特征信号在小波变换中使用可用的信息。cross-wavelet光谱(<xref ref-type="bibr" rid="B36"> 36</xref>的两个不同的信号<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>被定义为小波分解<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是一个复杂的价值可以分解成幅度<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和相位<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:mrow> <mml:mi> θ</mml:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 棕褐色</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> ℑ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mi> ℜ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。</p> <p> <italic> 表面分析</我t一个lic>(<xref ref-type="bibr" rid="B37"> 37</xref>]介绍了比较两个给定的信号<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>基于相位小波分解之间的相关性<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>使用<我t一个lic> θ</我t一个lic>:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 因为</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> θ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi class="cond"> </mml:mi> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1,- 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>是一个奇数,大于零。的原因<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>应该奇怪的是保留cos的迹象。大量的使用<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>也制造了强烈的表面反应,在[<xref ref-type="bibr" rid="B37"> 37</xref>]。</p> <p>的值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="[" close="]" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1,- 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>对应两个信号之间的相位相关,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>意味着他们是完全相关的,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>意味着他们完全负相关<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 0</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>意味着他们是不相关的。同时,可以分析信号的振幅信息相结合的阶段<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:mi> 年代</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>振幅信息如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq5"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 因为</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> θ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> </sec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。Multisemblance分析</t我tle> <p>表面上的概念延伸至两个多信号同时进行比较。这种方法被称为<我t一个lic> 意思是合成长度</我t一个lic>(推广),它是由库珀(<xref ref-type="bibr" rid="B38"> 38</xref>)基于循环统计(<xref ref-type="bibr" rid="B39"> 39</xref>]。推广可以根据数量计算<我t一个lic> N</我t一个lic>信号的处理,在每个规模<我t一个lic> 一个</我t一个lic>和时间<我t一个lic> t</我t一个lic>:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq6"> <mml:mtd> <mml:mtext> (6)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtext> 推广</mml:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> ℜ</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mstyle> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> ℑ</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mstyle> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> </mml:mrow> </mml:mfrac> </mml:mrow> </mml:msqrt> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>超过两个信号,负相关性的概念并不适用。这是验证的推广为不相关的信号值从0到1的相关信号。</p> </sec> <sec id="sec2.4"> <title>2.4。去噪基于相似性的通道</t我tle> <p>我们建议降噪脑电图信号考虑所有渠道的信息根据他们在DWT变换阶段和相关性。让<bold> X</bold>是包含整个数据集的矩阵,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>所记录的信号<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> th</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>电极,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M36"> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mo> …</mml:mo> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>在时间<我t一个lic> t</我t一个lic>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M37"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mo> …</mml:mo> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。的矩阵记录脑电图信号可以被定义为<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M38"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="bold"> X</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℝ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> <mml:mo> ×</mml:mo> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。去噪,通过阈值,可以通过使用推广系数,即所有渠道,利用系数获得(方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq6"> 6</xref>),而不是个人的信道系数。我们删除所有的系数低于给定的阈值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M39"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>零以使用过滤后的小波系数重构信号。推广计算是通过相位角度的组合小波分解的实部和虚部。DWT使用小波的家庭互相正交的虚部可以通过英吉利海峡的希尔伯特变换(<xref ref-type="bibr" rid="B38"> 38</xref>]。</p> <p>这些组件在简单的词语,我们保持相似性高的通道产生一个运用脑电图信号。这部小说的方法<我t一个lic> 多通道脑电图相似性阈值</我t一个lic>(大都会)和完整的小波去噪过程中描述的算法<xref ref-type="other" rid="alg1"> 1</xref>。</p> <p id="alg1"> <list list-content="algorithm"> <title><大胆>算法1:< /大胆>多通道脑电图阈值的相似性(大都会)。</t我tle> <list-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p> <bold> 输入</bold>:鉴于脑电图信号矩阵<bold> X</bold>,<我t一个lic> C</我t一个lic>渠道和<我t一个lic> T</我t一个lic>时间的样品</p> <list-item> <label>(2)</label> <p> <bold> 输出</bold>:去噪信号<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M40"> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mi mathvariant="bold"> X</mml:mi> <mml:mo> ˜</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(3)</label> <p>设置阈值的相关性<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M41"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M42"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(4)</label> <p> <bold> 为</bold> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M43"> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>来<我t一个lic> C</我t一个lic> <bold> 做</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(5)</label> <p>计算的希尔伯特变换<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M44"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> H</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> c</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M45"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(6)</label> <p>计算DWT<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M46"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的信号<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M47"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> c</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M48"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> H</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M49"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> H</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> c</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(7)</label> <p> <bold> 结束了</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(8)</label> <p> <bold> 为</bold> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M50"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>来<我t一个lic> T</我t一个lic> <bold> 做</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(9)</label> <p>计算推广(<我t一个lic> t</我t一个lic>使用方程()<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq6"> 6</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(10)</label> <p> <bold> 如果</bold> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M51"> <mml:mrow> <mml:mtext> 推广</mml:mtext> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula> <bold> 然后</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(11)</label> <p>设置为零<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M52"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>在时间<我t一个lic> t</我t一个lic>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M53"> <mml:mrow> <mml:mo> ∀</mml:mo> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(12)</label> <p> <bold> 如果</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(13)</label> <p> <bold> 结束了</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(14)</label> <p> <bold> 为</bold> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M54"> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>来<我t一个lic> C</我t一个lic> <bold> 做</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(15)</label> <p>重建信号通道<我t一个lic> c</我t一个lic>使用新的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M55"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(16)</label> <p> <bold> 结束了</bold></p> </list-item> <p></p> </sec> <sec id="sec2.5"> <title>2.5。时间窗的选择</t我tle> <p>我们建议来计算一个时间窗口的变量,通过比较目标的平均和不属预定目标的信号。提出了两种选择:通过通道或大渠道平均值。目的是为了有一个更好的表现力的振幅和相位分离ERP波。假设是ERP不是与脑电图背景活动有关,这应该反映在表面分析。</p> <p>独立我们的方法计算每个通道的平均水平之间的相关性或大平均通道,利用连续小波变换,获得一个持续的趋势的相关性由每个规模。根据Kolev et al。<xref ref-type="bibr" rid="B40"> 40</xref>),最重要的目标之间的差异和不属预定目标的响应在频域在三角洲和θ脑节奏。因此,用于分析信号的尺度平均选择根据这些节奏。图<xref ref-type="fig" rid="fig1a"> 1(一)</xref>介绍了应用方程(获得的点积<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xref>)大平均少很容易识别相关组件在寒冷的颜色和更多相关组件在温暖的颜色。这些温暖的颜色对应于EEG背景,但尺度之间的相关性是不统一的。可以本土化ERP(蓝色)相比,原在薄的时间窗口。然而,ERP不是出现在所有尺度,使困难这个时间窗口的自动检测。幸运的是,ERP生产高可变性的鳞片在一个特定时间点积<我t一个lic> D</我t一个lic>由方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xref>),导致每个时间点的标准偏差的分析。小波系数的大小可以是不同的对于每一个主题,我们正常化标准差在0和1之间。最后,我们选择颞窗用一个预定义的阈值,如图<xref ref-type="fig" rid="fig1b"> 1 (b)</xref>。这种技术是完全独立的去噪步骤中引入部分<xref ref-type="sec" rid="sec2.4"> 2。4</xref>预计,尽管更好的结果如果两个技术一起使用。</p> <fig-group id="fig1"> <label>图1</label> <p>(一)点积<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M56"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 因为</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> n</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> θ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> <mml:mi> ∗</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>大的平均水平。图中不同的颜色从蓝色到红色指示目标的相似性大平均响应<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M57"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和大的平均不属预定目标的响应<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M58"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>基于振幅和相位信息。(b)正常化标准差<我t一个lic> D</我t一个lic>在尺度上(在0和1之间)。</p> <fig id="fig1a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2019/8432953.fig.001a"></graphic> </fig> <fig id="fig1b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/cin/2019/8432953.fig.001b"></graphic> </fig> </fig-group> <sec id="sec2.5.1"> <title>2.5.1。Semblance-Based ERP窗口选择频道</t我tle> <p>让信号用<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M59"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,在那里<我t一个lic> c</我t一个lic>对应的通道<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M60"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mo> …</mml:mo> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M61"> <mml:mi> ℳ</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>所有刺激的集合,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M62"> <mml:mrow> <mml:mi> ℳ</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,在这<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M63"> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>目标刺激和对应的子集<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M64"> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>对应的子集不属预定目标的刺激。对刺激的反应在一个预定义的时间窗口的大小<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M65"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>可以提取如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M66"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq7"> <mml:mtd> <mml:mtext> (7)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> r</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi class="cond"> </mml:mi> <mml:mi> t</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mfenced open="{" close="}" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mo> …</mml:mo> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M67"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 年代</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>对应于刺激发病<我t一个lic> 我</我t一个lic>。平均响应为每个类型的刺激,对于每一个通道,可以计算如下:<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M68"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq8"> <mml:mtd rowspan="2"> <mml:mtext> (8)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mstyle> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> r</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mstyle> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> r</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>的运营商<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M69"> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mo> ⋅</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>表示基数。获得平均后,我们计算连续小波变换<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M70"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M71"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>计算点积<我t一个lic> D</我t一个lic>通过方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xref>)。</p> <p>在图中给出的例子<xref ref-type="fig" rid="fig1"> 1</xref>点积的结果<我t一个lic> D</我t一个lic>对应于图<xref ref-type="fig" rid="fig1a"> 1(一)</xref>,冷的颜色表明信号有一个最大的区别,和P300位于空间的空间。正常化的标准差<我t一个lic> D</我t一个lic>如图<xref ref-type="fig" rid="fig1b"> 1 (b)</xref>。通过使用一个阈值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M72"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M73"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>新的时间窗口,选择当前频道,在一定范围内<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M74"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 低</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M75"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>通过序贯搜索第一个点超过阈值的左和右边界。我们叫这个算法”<我t一个lic> semblance-based ERP窗口选择频道”</我t一个lic>(SEWS-1)和算法<xref ref-type="other" rid="alg2"> 2</xref>描述了完整的窗口选择过程。</p> <p id="alg2"> <list list-content="algorithm"> <title><大胆>算法2:< /大胆> Semblance-based ERP窗口选择频道(SEWS-1)。</t我tle> <list-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p> <bold> 输入</bold>:鉴于脑电图信号矩阵<bold> X</bold>,<我t一个lic> C</我t一个lic>渠道和<我t一个lic> T</我t一个lic>时间的样品</p> <list-item> <label>(2)</label> <p> <bold> 输出</bold>:时间窗口的边界<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M76"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 低</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M77"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>为每一个<我t一个lic> C</我t一个lic>通道</p> </list-item> <list-item> <label>(3)</label> <p>设置窗口的阈值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M78"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M79"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(4)</label> <p> <bold> 为</bold> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M80"> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>来<我t一个lic> C</我t一个lic> <bold> 做</bold></p> </list-item> <list-item> <label>(5)</label> <p>计算的平均<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M81"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>反应属于目标类的频道<我t一个lic> c</我t一个lic></p> </list-item> <list-item> <label>(6)</label> <p>计算的平均<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M82"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>属于不属预定目标的类的反应通道<我t一个lic> c</我t一个lic></p> </list-item> <list-item> <label>(7)</label> <p>计算<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M83"> <mml:mrow> <mml:mtext> 类</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M84"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M85"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq2"> 2</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(8)</label> <p>计算表面使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq4"> 4</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(9)</label> <p>计算点积<我t一个lic> D</我t一个lic>使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(10)</label> <p>计算标准偏差<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M86"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的<我t一个lic> D</我t一个lic>在尺度和标准化在0和1之间</p> </list-item> <list-item> <label>(11)</label> <p>的极限<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M87"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 低</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是第一个吗<我t一个lic> t</我t一个lic>从左边的满足<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M88"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(12)</label> <p>的极限<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M89"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是第一个吗<我t一个lic> t</我t一个lic>从正确的符合<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M90"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(13)</label> <p> <bold> 结束了</bold></p> </list-item> <p></p> </sec> <sec id="sec2.5.2"> <title>2.5.2。Semblance-Based ERP窗口选择渠道</t我tle> <p>这个模型是用来执行的一种变体<我t一个lic> semblance-based ERP窗口选择渠道</我t一个lic>(SEWS-2),总结算法<xref ref-type="other" rid="alg3"> 3</xref>,同一时间窗口所有渠道的选择。要做到这一点,唯一的区别在这个过程是计算平均通过所有的渠道使用<d我年代p-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M91"> <mml:mtable> <mml:mlabeledtr id="EEq9"> <mml:mtd rowspan="2"> <mml:mtext> (9)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> G</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mstyle> <mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mi> G</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mstyle> <mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="true"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> C</mml:mi> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mstyle> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p id="alg3"> <list list-content="algorithm"> <title><大胆>算法3:< /大胆> Semblance-based ERP窗口选择频道(SEWS-2)。</t我tle> <list-item> <label>(1)</label> </list-item> </list></p> <p> <bold> 输入</bold>:鉴于脑电图信号矩阵<bold> X</bold>,<我t一个lic> C</我t一个lic>渠道和<我t一个lic> T</我t一个lic>时间的样品</p> <list-item> <label>(2)</label> <p> <bold> 输出</bold>:时间窗口的边缘<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M92"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 低</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M93"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(3)</label> <p>设置窗口的阈值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M94"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M95"> <mml:mrow> <mml:mn> 0</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(4)</label> <p>计算大平均<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M96"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mtext> 遗传算法</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>反应属于目标类的频道</p> </list-item> <list-item> <label>(5)</label> <p>计算大平均<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M97"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mtext> 遗传算法</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>在通道的反应属于不属预定目标的类</p> </list-item> <list-item> <label>(6)</label> <p>计算<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M98"> <mml:mrow> <mml:mtext> 类</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M99"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mtext> 遗传算法</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M100"> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> W</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> ψ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mtext> 遗传算法</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script"> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq2"> 2</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(7)</label> <p>计算表面使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq4"> 4</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(8)</label> <p>计算点积<我t一个lic> D</我t一个lic>使用方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq5"> 5</xref>)</p> </list-item> <list-item> <label>(9)</label> <p>计算标准偏差<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M101"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>的<我t一个lic> D</我t一个lic>和标准化在0和1之间</p> </list-item> <list-item> <label>(10)</label> <p>的极限<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M102"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 低</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是第一个吗<我t一个lic> t</我t一个lic>从左边的满足<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M103"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <list-item> <label>(11)</label> <p>的极限<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M104"> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> 向上</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>是第一个吗<我t一个lic> t</我t一个lic>从正确的符合<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M105"> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> D</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula></p> </list-item> <p></p> <p>进一步的信息关于算法和方法中可以找到<xref ref-type="bibr" rid="B41"> 41</xref>]。</p> </sec> </sec> <sec id="sec2.6"> <title>2.6。数据库</t我tle> <sec id="sec2.6.1"> <title>2.6.1。UAM数据集</t我tle> <p>我们采用P300数据集<xref ref-type="bibr" rid="B42"> 42</xref>)记录的神经影像实验室Metropolitana自治大学(UAM),墨西哥,使用P300拼字(<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>)包含在BCI2000平台(<xref ref-type="bibr" rid="B43"> 43</xref>]。数据集(<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://akimpech.izt.uam.mx/p300db/"> http://akimpech.izt.uam.mx/p300db/</ext-link>;<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://tinyurl.com/ycr52v9b"> https://tinyurl.com/ycr52v9b</ext-link>)包含22日首次健康的用户,和所有科目有相似的特征,比如睡眠时间和年龄。总共10电极记录(Cz Fz, C3, C4、P3 Pz、P4, PO7, PO8, Oz)为歧视(提供最好的特性<xref ref-type="bibr" rid="B20"> 20.</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B44"> 44</xref>]。记录在256赫兹的信号使用g。tec g。USBamp脑电图放大器,右耳参考,对地面乳突。8日订单-60 - 0.1赫兹切比雪夫带通滤波器和一个60 Hz切口。刺激突出显示为62.5 ms interstimulus间隔125毫秒。为了验证我们的算法,我们使用会话1(复制拼写会话)来训练一个分类器和会话3(免费拼写会话)测试生成的模型。这个选择是因为会话不使用反馈和检测方法在不同条件下必须健壮;下,算法将研究多次写入方案。从实验的角度来看,数据集包含会话1和250年的人均240封书信约会话3,因为字母的数量而异。最后,考虑到检测的一个字母,需要确定两个p300,即。1 ERP中6的反应,检测两次,这封信的检测是1/36的机会。</p> </sec> <sec id="sec2.6.2"> <title>2.6.2。后续数据集</t我tle> <p>这个数据集(关于主题详情,请参阅<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://mmspg.epfl.ch/BCI_datasets"> http://mmspg.epfl.ch/BCI_datasets</ext-link>)[<xref ref-type="bibr" rid="B45"> 45</xref>洛桑联邦理工)记录了利用六种不同的图像产生P300反应。这些照片是单独和随机闪了100 ms interstimulus间隔400毫秒。32电极记录(Fp1、AF3 F7, F3, FC1 FC5, T7, C3, CP1, CP5, P7, P3, Pz、警察丙,O1,盎司,O2,警察丁,P4, P8, CP6, CP2, C4, T8, FC6, FC2, F4, F8, AF4, Fp2, Fz,和Cz)使用BioSemi ActiveTwo系统采样率为2048 Hz。</p> </sec> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。结果</t我tle> <p>本节介绍了实验评价新方法的性能,通过对比介绍了他们xDAWN算法和先进的小波阈值技术。</p> <sec id="sec3.1"> <title>3.1。实验:大都会与经典的小波方法</t我tle> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab1"> 1</xref>显示了我们的去噪算法大都会的结果与经典的阈值方法的结果。基线结果只使用一个带通滤波器(-20 - 0.1)赫兹。所有阈值技术改善基线平均结果,也就是说这些技术实际上是原始信号去噪和他们不删除相关信息。我们可以观察到的性能使用大都会与最大值略有减少。然而,在一般情况下,我们的算法能够消除噪声信号的科目。这提高了经典的结果基于小波阈值技术。此外,标准差是少在我们的方法中,这意味着增加意味着是全球性的,而不是由于改进的主题与最好的结果。事实上,获得的最大值是一样的极大极小和通用阈值,最低时提高了大都会。</p> <table-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>信大都会的准确性,极大极小,通用,确定去噪算法在22 UAM数据集的主题。描述性统计对所有受试者对信精度报告(平均值,标准偏差(SD)、min,和max。)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">方法</th> <th align="center">平均</th> <th align="center">SD</th> <th align="center">分钟。</th> <th align="center">Max。</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">(-20 - 0.1)赫兹过滤器</td><td一个lign="center">53.60</td><td一个lign="center">14.14</td><td一个lign="center">28.25</td><td一个lign="center"> <bold> 79.52</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">确定</td><td一个lign="center">54.80</td><td一个lign="center">13.90</td><td一个lign="center">33.02</td><td一个lign="center">78.57</td></tr><tr> <td align="left">极大极小</td><td一个lign="center">55.00</td><td一个lign="center">13.93</td><td一个lign="center">32.70</td><td一个lign="center">79.05</td></tr><tr> <td align="left">通用</td><td一个lign="center">55.07</td><td一个lign="center">13.92</td><td一个lign="center">33.02</td><td一个lign="center">79.05</td></tr><tr> <td align="left">大都会</td><td一个lign="center"> <bold> 55.20</bold></td> <td align="center"> <bold> 13.69</bold></td> <td align="center"> <bold> 33.65</bold></td> <td align="center">79.05</td></tr></tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的表演以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.2"> <title>3.2。实验:大都会与缝合算法</t我tle> <p>在本节中,我们使用两个主要贡献,缝纫技术和大都会去噪算法,分析智能选择薄的影响窗口。</p> <p>学科范围内的时间窗口(0 - 133)为起点和女士在[762 - 1000]女士为终点。平均值和标准偏差为窗口的起点大都会& SEWS-1<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M106"> <mml:mrow> <mml:mn> 14.55</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 17.11</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和大都会& SEWS-2<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M107"> <mml:mrow> <mml:mn> 26.5</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 36.05</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。平均值和标准偏差为窗口的终点大都会& SEWS-1<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M108"> <mml:mrow> <mml:mn> 951.14</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 31.86</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和大都会& SEWS-2<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M109"> <mml:mrow> <mml:mn> 917.32</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 60.12</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。最后,大都会& SEWS-1的窗口大小<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M110"> <mml:mrow> <mml:mn> 936.64</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 27.12</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>和大都会& SEWS-2<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M111"> <mml:mrow> <mml:mn> 890.82</mml:mn> <mml:mo> ±</mml:mo> <mml:mn> 54.41</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。</p> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab2"> 2</xref>显示的影响使用大都会算法作为时间窗的选择上一步。的阈值算法<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M112"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 0.999</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>大都会,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M113"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 0.1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>SEWS-1,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M114"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> w</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 0.2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>SEWS-2,根据前面的研究(<xref ref-type="bibr" rid="B41"> 41</xref>]。</p> <table-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>信精度的时间窗口选择算法(缝合)当使用去噪算法(大都会),超过22 UAM数据集的主题。描述性统计对所有受试者对信精度报告(平均值和标准偏差)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">预处理</th> <th align="center">平均</th> <th align="center">SD</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">(-20 - 0.1)赫兹过滤器</td><td一个lign="center">53.60</td><td一个lign="center">14.14</td></tr><tr> <td align="left">大都会</td><td一个lign="center">55.20</td><td一个lign="center"> <bold> 13.19</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">大都会& SEWS-1</td><td一个lign="center"> <bold> 56.00</bold></td> <td align="center">13.64</td></tr><tr> <td align="left">大都会& SEWS-2</td><td一个lign="center">55.91</td><td一个lign="center">14.13</td></tr></tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的结果以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> <sec id="sec3.3"> <title>3.3。实验:与xDAWN算法进行比较</t我tle> <p>xDAWN算法扮演类似的角色,本文中提出的算法,因为大都会也使用多通道信息。</p> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>礼物xDAWN的结果,大都会& SEWS-1和大都会& SEWS-2,对于每个主题。每个主题的最小样本量是2160试验。请注意,基线性能<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M115"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mn> 36</mml:mn> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 2。8</mml:mn> <mml:mo> %</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>对于一个随机检测。信号的预处理进行了根据规范(<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>]。唯一的区别从我们的实验设置截止滤1赫兹的频率高,而不是0.1赫兹。xDAWN、三源(渠道)使用,因为之前的研究表明,最好的结果是获得使用此配置(<xref ref-type="bibr" rid="B41"> 41</xref>]。</p> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>信的实验精度检测xDAWN 22科目,大都会& SEWS-1和大都会& SEWS-2算法。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">主题</th> <th align="center">大都会& SEWS-1</th> <th align="center">大都会& SEWS-2</th> <th align="center">xDAWN</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">s1</td><td一个lign="center"> <bold> 50.00</bold></td> <td align="center">49.52</td><td一个lign="center">49.05</td></tr><tr> <td align="left">s2</td><td一个lign="center"> <bold> 66.67</bold></td> <td align="center">64.31</td><td一个lign="center">60.78</td></tr><tr> <td align="left">s3</td><td一个lign="center">58.75</td><td一个lign="center">59.17</td><td一个lign="center"> <bold> 60.42</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s4</td><td一个lign="center">35.56</td><td一个lign="center">35.56</td><td一个lign="center"> <bold> 36.19</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s5</td><td一个lign="center">70.28</td><td一个lign="center"> <bold> 71.39</bold></td> <td align="center">71.11</td></tr><tr> <td align="left">s6</td><td一个lign="center">38.15</td><td一个lign="center"> <bold> 40.00</bold></td> <td align="center">31.85</td></tr><tr> <td align="left">s7</td><td一个lign="center"> <bold> 36.67</bold></td> <td align="center">34.44</td><td一个lign="center">24.44</td></tr><tr> <td align="left">s8</td><td一个lign="center">68.52</td><td一个lign="center"> <bold> 72.59</bold></td> <td align="center">67.78</td></tr><tr> <td align="left">s9</td><td一个lign="center"> <bold> 62.38</bold></td> <td align="center"> <bold> 62.38</bold></td> <td align="center">55.24</td></tr><tr> <td align="left">s10</td><td一个lign="center"> <bold> 44.76</bold></td> <td align="center">43.81</td><td一个lign="center"> <bold> 44.76</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s11</td><td一个lign="center"> <bold> 50.88</bold></td> <td align="center">48.77</td><td一个lign="center">41.40</td></tr><tr> <td align="left">s12</td><td一个lign="center"> <bold> 61.67</bold></td> <td align="center">58.33</td><td一个lign="center">56.11</td></tr><tr> <td align="left">向</td><td一个lign="center">45.56</td><td一个lign="center">46.30</td><td一个lign="center"> <bold> 47.78</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s14系列</td><td一个lign="center">52.08</td><td一个lign="center"> <bold> 52.50</bold></td> <td align="center">43.75</td></tr><tr> <td align="left">s15</td><td一个lign="center"> <bold> 46.67</bold></td> <td align="center">43.81</td><td一个lign="center">28.10</td></tr><tr> <td align="left">s16</td><td一个lign="center">76.41</td><td一个lign="center"> <bold> 78.97</bold></td> <td align="center">61.54</td></tr><tr> <td align="left">肌力</td><td一个lign="center"> <bold> 80.00</bold></td> <td align="center">78.57</td><td一个lign="center"> <bold> 80.00</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s18</td><td一个lign="center">57.68</td><td一个lign="center">58.26</td><td一个lign="center"> <bold> 58.55</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s19</td><td一个lign="center">74.00</td><td一个lign="center"> <bold> 74.33</bold></td> <td align="center">73.67</td></tr><tr> <td align="left">s20</td><td一个lign="center"> <bold> 39.65</bold></td> <td align="center">39.30</td><td一个lign="center">36.49</td></tr><tr> <td align="left">s21</td><td一个lign="center">46.67</td><td一个lign="center"> <bold> 47.78</bold></td> <td align="center">30.28</td></tr><tr> <td align="left">s22</td><td一个lign="center">68.89</td><td一个lign="center"> <bold> 70.00</bold></td> <td align="center">63.33</td></tr></tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的结果以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> <p>检查正常的假设,我们应用了<我t一个lic> Shapiro-Wilk成对测试</我t一个lic>与一个显著水平<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M116"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mtext> 的</mml:mtext> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mo> %</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。的组合xDAWN大都会& SEWS-1和xDAWN大都会& SEWS-2表演不是正态分布的差异。相反,大都会之间差异的表现与大都会& & SEWS-1 SEWS-2,我们不能拒绝正常的假设。最后,统计METS-SEWS算法的性能比xDAWN根据<我t一个lic> Wilcoxon符号秩检验</我t一个lic>与一个显著水平<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M117"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mtext> 的</mml:mtext> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mtext> %</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。然而,大都会& SEWS-1和大都会& SEWS-2没有根据的统计上的显著差异<我t一个lic> t</我t一个lic>以及(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M118"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mtext> %</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。</p> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>总结了统计信的准确性xDAWN相比,我们的算法。我们提出的算法得到最好的结果,显示出改善的意思是,标准偏差,最大和最小值。令人称奇的是,这意味着结果xDAWN没有改善基线的52.50%(见表<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>)获得(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>赫兹滤波器,实现好的结果与高性能科目和非常低的受试者表现较低的结果,如表所示<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>。</p> <table-wrap id="tab4"> <label>表4</label> <p>对比大都会&缝纫和xDAWN算法。描述性统计对所有受试者对信精度报告(标准差,分钟,马克斯。)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">预处理</th> <th align="center"> <italic> μ</我t一个lic></th> <th align="center"> <inline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M119"> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:math> </inline-formula></th> <th align="center">分钟。</th> <th align="center">Max。</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">(<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>)赫兹过滤器</td><td一个lign="center">52.50</td><td一个lign="center">13.49</td><td一个lign="center">30.48</td><td一个lign="center">76.41</td></tr><tr> <td align="left">xDAWN</td><td一个lign="center">51.03</td><td一个lign="center">15.80</td><td一个lign="center">24.44</td><td一个lign="center">80.00</td></tr><tr> <td align="left">大都会& SEWS-1</td><td一个lign="center"> <bold> 56.00</bold></td> <td align="center"> <bold> 13.64</bold></td> <td align="center"> <bold> 35.56</bold></td> <td align="center"> <bold> 80年</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">大都会& SEWS-2</td><td一个lign="center">55.91</td><td一个lign="center">14.13</td><td一个lign="center">34.44</td><td一个lign="center">78.97</td></tr></tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的结果以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab5"> 5</xref>显示结果对应的进化算法使用不同数量的重复时,从一个五重复试验。可以观察到大都会& SEWS-2执行比大都会& SEWS-1使用重复。正如预期,大都会&缝制执行比xDAWN几个(2和3)重复。四个重复,结果非常相似,和5个重复,xDAWN优于我们的算法。</p> <table-wrap id="tab5"> <label>表5</label> <p>信使用的平均精度比较试验xDAWN和大都会&缝制算法。参数用于大都会&缝合算法在表是一样的<xref ref-type="table" rid="tab4"> 4</xref>。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">不。重复的</th> <th align="center">1</th> <th align="center">2</th> <th align="center">3</th> <th align="center">4</th> <th align="center">5</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">xDAWN</td><td一个lign="center">51.03</td><td一个lign="center">67.26</td><td一个lign="center">72.36</td><td一个lign="center"> <bold> 75.81</bold></td> <td align="center"> <bold> 82.28</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">大都会& SEWS-1</td><td一个lign="center"> <bold> 56.00</bold></td> <td align="center">67.07</td><td一个lign="center">72.97</td><td一个lign="center">73.10</td><td一个lign="center">77.57</td></tr><tr> <td align="left">大都会& SEWS-2</td><td一个lign="center">55.91</td><td一个lign="center"> <bold> 68.31</bold></td> <td align="center"> <bold> 73.40</bold></td> <td align="center">75.28</td><td一个lign="center">78.09</td></tr></tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的结果以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> <p>欧洲职业足球联盟的结果数据集被发表在表<xref ref-type="table" rid="tab6"> 6</xref>。检查正常的假设,我们应用了<我t一个lic> Shapiro-Wilk成对测试</我t一个lic>与一个显著水平<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M120"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mtext> 的</mml:mtext> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mtext> %</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。所有的组合算法,我们不能拒绝正常的假设。METS-SEWS算法的性能统计大于基线和大都会算法根据<我t一个lic> 学习任务</我t一个lic>与一个显著水平<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M121"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mtext> 的</mml:mtext> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mtext> %</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>。然而,大都会& SEWS-1和大都会& SEWS-2没有根据的统计上的显著差异<我t一个lic> t</我t一个lic>以及(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M122"> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 5</mml:mn> <mml:mtext> %</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>)。重要的是要注意,大都会和缝纫的结合提供了一个改进的几乎所有的科目。具体来说,SEWS-2是残疾对象(即更有效。,第一个四个科目)。此外,它得到一个令人印象深刻的改善从45.31%到62.50%的健康主题s8编号。</p> <table-wrap id="tab6"> <label>表6</label> <p>P300检测比例为后续数据集使用该算法为每个主题。描述性统计对所有受试者的P300检测比例也报道(标准差,分钟,马克斯。)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">主题</th> <th align="center">基线</th> <th align="center">大都会</th> <th align="center">大都会& SEWS-1</th> <th align="center">大都会& SEWS-2</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">s1</td><td一个lign="center">44.53</td><td一个lign="center">40.88</td><td一个lign="center">42.34</td><td一个lign="center"> <bold> 45.26</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s2</td><td一个lign="center">41.41</td><td一个lign="center">49.22</td><td一个lign="center">49.22</td><td一个lign="center"> <bold> 50.00</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s3</td><td一个lign="center">58.33</td><td一个lign="center">62.88</td><td一个lign="center"> <bold> 64.39</bold></td> <td align="center"> <bold> 64.39</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s4</td><td一个lign="center">49.21</td><td一个lign="center">48.41</td><td一个lign="center"> <bold> 52.38</bold></td> <td align="center">50.00</td></tr><tr> <td align="left">s5</td><td一个lign="center">44.62</td><td一个lign="center">46.15</td><td一个lign="center"> <bold> 46.92</bold></td> <td align="center">43.08</td></tr><tr> <td align="left">s6</td><td一个lign="center">48.18</td><td一个lign="center">54.01</td><td一个lign="center"> <bold> 60.58</bold></td> <td align="center">55.47</td></tr><tr> <td align="left">s7</td><td一个lign="center"> <bold> 72.93</bold></td> <td align="center">65.41</td><td一个lign="center">70.68</td><td一个lign="center"> <bold> 72.93</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">s8</td><td一个lign="center">45.31</td><td一个lign="center">53.12</td><td一个lign="center">55.47</td><td一个lign="center"> <bold> 62.50</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">平均</td><td一个lign="center">50.57</td><td一个lign="center">52.51</td><td一个lign="center">55.25</td><td一个lign="center"> <bold> 55.45</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">SD</td><td一个lign="center">10.36</td><td一个lign="center"> <bold> 8.28</bold></td> <td align="center">9.49</td><td一个lign="center">10.36</td></tr><tr> <td align="left">分钟。</td><td一个lign="center">41.41</td><td一个lign="center">40.88</td><td一个lign="center">42.34</td><td一个lign="center"> <bold> 43.08</bold></td> </tr> <tr> <td align="left">Max。</td><td一个lign="center"> <bold> 72.93</bold></td> <td align="center">65.41</td><td一个lign="center">70.68</td><td一个lign="center"> <bold> 72.93</bold></td> </tr> </tbody> </table> <table-wrap-foot> <fn> <p>最好的结果以粗体突出显示。</p> </fn> </table-wrap-foot> </table-wrap> </sec> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。讨论</t我tle> <p>结果表明,引入渠道的相关流程和渠道作为一个整体改善去噪处理步骤的分类。经典的阈值选择方法使用统计技术来推断一个合适的阈值为每个主题,而大都会中,我们使用一个固定的阈值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M123"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext> d</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:math> </inline-formula>对所有科目。因此,大都会可以扩展到使用类似的自动阈值选择获得更好的结果。</p> <p>虽然改进经典小波方法相比似乎温和就绝对值而言,我们应该考虑到的概率在P300检测一封信拼字的,偶然的机会,只有1/36 (1 ERP中6反应检测两次),的概率与随机检测一个ERP的1/2。这意味着有一个高概率的失踪一封信正确检测到(0.97)由于随机性和只有很小的机会正确检测(0.03)的一封信中,曾被误诊。</p> <p>同时,大都会算法足够灵活,能够利用的具体属性现象通过参数选择进行了分析。事实上,母亲小波是一个重要的参数。不幸的是,没有正式的方法来选择一个母小波。只能选择相似的形状对底层目标现象或属性。</p> <p>表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>表明,受试者的数据准确性不高噪声或有更强的ERP反应,使得所有方法分类结果相似。然而,对于更一般的解决方案,它可以处理的信号从原始性能差的科目,因为他们是第一次使用或因为他们不产生强烈的P300反应,我们的方法似乎更合适。因此,我们得出这样的结论:小波表面上执行比xDAWN实验检测的工件和噪音。无论如何,使用平均响应xDAWN应该有一个更好的性能。这些结果与两种算法背后的理论是一致的:xDAWN提高更多的重复,因为平均erp更容易提高由于增加信噪比,而大都会的影响变得温和,因为平均自然删除不相关的组件。然而,xDAWN和我们提出的算法并不是相互排斥的,这意味着他们的巧妙组合在未来可以开发。</p> <p>部分的解释<xref ref-type="sec" rid="sec2.5"> 2。5</xref>,一个时间窗口必须设置为指定段分析。删除的信息通常是在原来的时间窗口,超出部分理论上P300所在。缝合算法改善结果相比只用大都会的结果。当比较基线过滤结果,结合我们的两个独立的算法极大地提高了ERP在单个试验和检测只需要一个小计算成本相比,所需的时间训练和分类阶段。特别是SEWS-1获得最好的最大和最小精度,但平均而言,这两个窗口选择算法是竞争力。除此之外,一个更好的信噪比使分类更容易和意味着无用的功能被缝制较少对决策边界的影响。</p> <p>欧洲职业足球联盟实验使用数据集验证我们的ERP实验检测技术不仅因为它是一个不同的数据集有不同的显示矩阵和病人,还因为它使用相同的参数用于UAM数据集。最后,更好的表现预计如果参数(如阈值)是这个数据集的细调。</p> </sec> <sec id="sec5"> <title>5。结论</t我tle> <p>我们介绍了两个自动摘要方法。第一个方法旨在消除干扰通道录音,同时允许我们检测信号组件不存在在所有渠道和提高脑电图信号的分析。第二种方法使用连续小波变换分析ERP的时间窗口。时间窗的选择算法的核心要素是点积<我t一个lic> D</我t一个lic>,本文只提供的技术探索一些可以使用的可能性<我t一个lic> D</我t一个lic>。标准差利用所携带的信息<我t一个lic> D</我t一个lic>。可以开发一种更复杂的或详细的方法在未来增加时间窗口选择的性能和鲁棒性。此外,我们的分析基于小波的信号的相似性打开几个研究脑电图描记器应用程序的机会。例如,时间窗口选择背后的同样的原则可以应用于检测常数尺度通过完整的信号选择最有用的频段下的问题研究。</p> <p>最后,这些相似性措施可以应用于研究和比较不同主题的脑电图行为的相同的应用程序可以应用于帮助我们更好地了解大脑的生理反应或者发展更健壮的BCI技术。</p> </sec> <back> <sec sec-type="data-availability"> <title>数据可用性</t我tle> <p>使用的数据来支持本研究的发现是可用的<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://mmspg.epfl.ch/BCI_datasets"> http://mmspg.epfl.ch/BCI_datasets</ext-link>和<ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="http://akimpech.izt.uam.mx/p300db/"> http://akimpech.izt.uam.mx/p300db/</ext-link>。</p> </sec> <sec sec-type="COI-statement"> <title>的利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突。</p> </sec> <ack> <title>确认</t我tle> <p>作者承认的支持CONICYT-PAI / Concurso Nacional Insercion En La学术界Convocatoria 2014 -页码(79140057)和四面红ETAPA进行调整,Convocatoria 2017 (REDI170367)。</p> </ack> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Cichocki</年代urname> <given-names> 一个。</given-names> </name> <name> <surname> Washizawa</年代urname> <given-names> Y。</given-names> </name> <name> <surname> 资助</年代urname> <given-names> T。</given-names> </name> <etal></etal> </person-group> <article-title> 无创性bci:多路信号处理数组分解</一个rt我cle-title> <source> <italic> 电脑</我t一个lic> <year> 2008年</year> <volume> 41</volume> <issue> 10</我年代年代ue> <fpage> 34</fpage> <lpage> 42</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1109 / mc.2008.431</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 54949107338</pub-id> </element-citation> </ref> <ref id="B2" content-type="book"> <label>2</label> <element-citation publication-type="book"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 一分钱</年代urname> <given-names> w·D。</given-names> </name> <name> <surname> Friston</年代urname> <given-names> k·J。</given-names> </name> <name> <surname> ashburn</年代urname> <given-names> j . T。</given-names> </name> <name> <surname> Kiebel</年代urname> <given-names> 美国J。</given-names> </name> <name> <surname> 尼克尔斯</年代urname> <given-names> t E。</given-names> </name> </person-group> <source> <italic> 统计参数映射:脑功能图像的分析</我t一个lic> <year> 2011年</year> <publisher-loc> 荷兰阿姆斯特丹</publisher-loc> <publisher-name> 爱思唯尔</publisher-name> </element-citation> </ref> <ref id="B3" content-type="article"> <label>3</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> Bashashati</年代urname> <given-names> 一个。</given-names> </name> <name> <surname> Fatourechi</年代urname> <given-names> M。</given-names> </name> <name> <surname> 病房</年代urname> <given-names> r·K。</given-names> </name> <name> <surname> 桦木</年代urname> <given-names> g . E。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 信号处理算法的调查大脑计算机接口基于电子信号</一个rt我cle-title> <source> <italic> 《神经工程</我t一个lic> <year> 2007年</year> <volume> 4</volume> <issue> 2</我年代年代ue> <fpage> R32</fpage> <lpage> R57</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1088 / 1741 - 2560/4/2 / r03</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 34247266129</pub-id> </element-citation> </ref> <ref id="B4" content-type="article"> <label>4</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 法韦尔</年代urname> <given-names> l。</given-names> </name> <name> <surname> Donchin</年代urname> <given-names> E。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 说从你的头顶:对精神假肢利用与事件相关脑电位</一个rt我cle-title> <source> <italic> 脑电图与临床神经生理学</我t一个lic> <year> 1988年</year> <volume> 70年</volume> <issue> 6</我年代年代ue> <fpage> 510年</fpage> <lpage> 523年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1016 / 0013 - 4694 (88)90149 - 6</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 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H。</given-names> </name> <name> <surname> 中村</年代urname> <given-names> R。</given-names> </name> <name> <surname> 布瑞斯勒</年代urname> <given-names> s . L。</given-names> </name> </person-group> <article-title> Trial-to-trial皮层诱发反应的变化:对功能连通性的分析的影响</一个rt我cle-title> <source> <italic> 临床神经生理学</我t一个lic> <year> 2002年</year> <volume> 113年</volume> <issue> 2</我年代年代ue> <fpage> 206年</fpage> <lpage> 226年</lpage> <pub-id pub-id-type="doi"> 10.1016 / s1388 - 2457 (01) 00739 - 8</pub-id> <pub-id pub-id-type="other"> 2 - s2.0 - 0036178560</pub-id> </element-citation> </ref> <ref id="B13" content-type="article"> <label>13</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 桑顿</年代urname> <given-names> a . r . 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