单电极中潜伏期反应的听觉注意特征提取与识别

摘要：

通过提取单电极中潜伏期反应(MLR)的特征差异,研究并实现了正常个体听觉注意与非注意2种状态的识别.首先,对MLR信号进行小波滤波、阈值去伪迹、相干平均等预处理;然后,分析了MLR在2种状态下的成分波差异,并将Na,Pa,Nb波的幅值与能量、面积、C0复杂度、AR模型系数等传统特征组合成为新的特征向量;最后,采用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)在传统特征向量和新特征向量下进行目标识别.8位被试的实验结果显示,在2种不同状态下,被试的Na,Pa,Nb波幅值具有显著性差异(p＜0.05),而潜伏期并无差异.ANN作为分类器时,新特征向量的平均识别正确率可达85.7％.由此可见,利用单电极中潜伏期反应区分听觉注意与非注意状态是有效的.

关键词：听觉注意、中潜伏期反应、单电极、人工神经网络

所属期刊栏目：47

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61375028,61673108;江苏省“六大人才高峰”资助项目2016-DZXX-023;江苏省博士后科研资助计划资助项目1601011B;江苏省“青蓝工程”资助项目、广州大学广东省灯光与声视频工程技术研究中心开放基金资助项目KF201601,KF201602

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：432-437