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从噪声中提取诱发电位的统计方法
诱发电位 (EP) 是嵌入自发性脑电图活动 (EEG) 中的离散信号。从噪声中提取它们需要重复记录。视觉或听觉刺激触发采集系统，然后收集“诱发电位”。诱发电位不同于自发性神经活动 (EEG)，因为它与触发“事件”同步。实际上，触发事件的信号用于采集诱发电位信号。诱发电位 (PE) 被定义为大脑有限区域相对于另一个电中性区域的电势的瞬态变化。EP 由放置在活动结构发出的电场中的电极捕获，并与所谓的“参考”电极检测到的电位进行比较。当参考电极捕获脑神经活动时，传感器系统称为双极。另一方面，当参考电极位于没有大脑活动的区域（例如耳垂）时，传感器系统称为单极。在最好的情况下，我们刚才看到的感兴趣的诱发电位 (PE) 是在离源很远的地方捕获的，其幅度非常小，不超过十微伏。此外，它嵌入在电极捕获的连续大脑活动（EEG 高于 100 微伏）中。PE 有时低于放大器的背景。因此，在检查其特性之前，有必要从背景噪声中提取 PE。40 年来使用的经典方法是平均法。该方法由同步连续响应的平均值组成。诱发电位是一种根据受试者的注意力而发展的大脑活动，因此平均值不足以令人满意地研究它。
跨主体解码本地场电位的眼动目标
神经工程的最新进展表明，通过长期植入的微电极阵列从受试者的前额叶皮层（PFC）收集的局部田间电位（LFP）信号是用于设计鲁棒和弹性大脑 - 计算机接口（BCIS）[1-4]的峰值计数记录的可靠替代方法。非参数回归的理论已证明对基于LFP的解码器的成功至关重要。如[4，5]所述，非参数回归在LFPS中的应用导致基于著名的Pinsker定理的基于复杂的基于频谱的特征提取技术的发展。与流行的特征提取方法相反，例如基于常规的功率谱密度（PSD）的解码器[6]或基于试验的空间协方差矩阵[7，8]的解码器，仅考虑了LFP信号振幅中存储的信息，Pinsker的特征