文件名称：基于皮尔逊相关性的事件相关电位检测新方法-研究论文
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更新时间：2024-06-08 11:32:23
Event-Related Potentials; Brain-Computer-Interfaces; Pearson’s correlation
事件相关电位（ERP）广泛用于脑机接口应用程序和神经科学。 正常的EEG活动具有丰富的背景噪声，因此，为了检测ERP，通常有必要从多次试验中取平均值以减少这种噪声的影响。 脑电活动本身产生的噪声与ERP波形不相关，因此，通过计算平均值，可以将噪声降低一个与N的平方根成反比的因子，其中N是平均时期数。 这是当前用于检测ERP的最简单策略，它是基于计算每个ERP波形的平均值而得出的，这些波形是时间和锁相的。 本文提出了一种称为GW6的新方法，该方法仅使用基于Pearson's Correlation的数学方法来计算ERP。 这将导致图形具有与传统ERP相同的时间分辨率，并且仅包含正峰值，代表与所有通道相关的EEG信号相关性的增加（与刺激一致）。 此新方法还可用于有选择地识别和突出显示未锁相的ERP响应的任何隐藏组件，这些组件通常基于所有历时的平均值而隐藏在标准和简单方法中。 这些隐藏的成分似乎是由ERP固有相位潜伏期（抖动）的变化（在每个连续激励之间）引起的，尽管在所有EEG通道上相同的激励会产生一个相当恒定的相位。 因此，这种新方法对于研究ERP响应中的这些隐藏组件以及为科学和医学目的开发应用程序可能非常有帮助。 而且，这种新方法比标准的平均值计算更能抵抗EEG伪影。 我们提出的方法可以直接以以众所周知的Matlab编程语言编写的过程的形式使用，也可以轻松，快速地以任何其他软件语言编写。