基于小波和神经网络的视觉诱发电位识别方法

资 源 简 介

基于小波和神经网络的视觉诱发电位识别方法

详 情 说 明

视觉诱发电位(VEP)是大脑对外部视觉刺激产生的电生理响应信号，在临床诊断和脑机接口中具有重要应用。传统的VEP识别方法面临信号微弱、噪声干扰大等挑战，而结合小波变换与神经网络的方法展现出显著优势。

小波变换在预处理阶段发挥关键作用。由于VEP信号具有非平稳特性，小波的多分辨率分析能力可以有效地将信号分解到不同频带，实现噪声抑制和特征增强。常用的方法是选择适合生理信号特性的小波基函数（如Daubechies小波），通过阈值去噪算法消除高频噪声，同时保留信号中的关键瞬态成分。

神经网络则负责特征学习和分类识别。经过小波处理的信号可输入到深度网络结构中，卷积神经网络(CNN)能自动提取信号的时频特征，长短时记忆网络(LSTM)则擅长捕捉信号的时间依赖性。混合架构如CNN-LSTM能同时利用两种优势，通过端到端训练实现高精度识别。

这种方法相比传统技术有三个突出优势：小波变换提供了物理可解释的信号表示；神经网络减少了人工特征工程的工作量；联合模型对个体差异和噪声干扰具有更好的鲁棒性。在实际应用中，需要特别注意小波基函数的选择、网络深度的平衡以及跨被试的泛化能力问题。

未来发展方向包括结合注意力机制提升关键特征提取能力，以及探索小波与脉冲神经网络的结合以降低计算复杂度。这些创新将推动VEP识别在便携式医疗设备和实时脑机接口中的广泛应用。