一种EP信号多峰融合的分解方法

提出一种基于高通滤波的ＥＰ信号重构方法。这种方法可以有效地提升ＥＰ信号中的高频信息，增强信号的细节部分，并达到分解融合峰的目的，从而有助于改善利用ＥＰ信号进行临床诊断的可靠性和准确性。     

独立分量分析原理及其应用

综述了独立分量分析(ICA)的基本原理及基于信息最大化原理的各种方法及其特性,介绍了HJ网络、基于信息最大化的Infomax法及其扩展算法、极大似然估计(MLE)法、负熵最大化法、基于高阶累量的ICA法和Bussage法,对各种方法性能做了比较,说明了ICA在生物医学信号处理中的应用,并对ICA的发展作了展望.     

一种滑动加窗LMS自适应时间延迟估计

提出了一种滑动加窗ＬＭＳ逢适应时间延迟估计方法，这种方法利用时域窗口函数对自适应滤波器的权矢量进行约束，使自适应迭代仅在窗口内进行，窗口的中心位置随自适应迭代的过程在权矢是滑动，从而可以以较钞的权系数估计较大的时间延迟，有效地减小计算复杂度。     

基于自适应正交变换线性组合器的EP信号压缩方法

研究了自适应正交变换线性组合器（ＡＯＴＬＣ）的原理，并将其应用于ＥＰ信号的数据压缩之中，分析和计算机模拟的结果表明，在保持同样压缩率的情况下，对ＡＯＴＬＣ压缩数据所恢复的ＥＰ信号进行潜伏期变化估计的性能，优于采用常规的差分脉冲编码调掉（ＤＰＣＭ）方法压缩重建ＥＰ信号并估计潜期变化的性能在保持各自潜伏期估计性能相近的情况下，ＡＯＴＬＣ的压缩率优于ＤＰＣＭ，另一方面，ＡＯＴＬＣ具有削弱随机噪声的能力，     

基于距离测度法的中枢神经系统损伤检测

基于AR模型的EEG信号距离测度方法可以较好地表征中枢神经系统损伤的情况.主要探讨在这种方法中利用不同的定阶准则建立相应的AR模型及其对距离测度结果的影响.同时,使用自适应滤波器对原始信号进行滤波;将分离后的平稳和非平稳成分再进行距离测度法的研究.对滤波器的参数分析表明,这种方法可以很好地消除EEG信号中可能混有的不同程度的噪声,得到的距离测度结果也能更好地表示损伤的变化情况.     

广义相关时延估计方法在神经系统损伤检测中的应用

应用广义相关时间延迟估计方法，经由诱发电位潜伏期变化的测定，分析研究了撞击加速度和缺窒息实验条件下中枢时间系统的损伤问题。计算机模拟和诱发电位信号分析表明，当神经系统发生损伤时，诱发电位的潜伏期会出现显的变化，这种化可以由广义相关时间延迟估计方法而有效测定。     

ADDLD时间延迟估计方法的改进

在研究自适应数字延迟锁定辨识器（ＡＤＤＬＤ）的基础上，针对其固有的最大为半个采样周期的时延估计误差，提出了判定系统进入自循环的方法和退出自循环，消除固有误差的方法。分析和计算机模拟表明，这种方法对于解决ＡＤＤＬＤ的自循环问题，消除误差，提高时延估计的精度是十分有效的。     

滑动加窗LMS自适应时间延迟估计的性能分析

分析了作提出的一种滑动加窗ＬＭＳ自适应时间延迟估计方法的性能。结果表明，这种方法计算量较小，且具有较高的估计精度和较好的收敛性能。     

自适应相位谱时间延迟估计

提出了一种自适应相位谱时间延迟估计方法。该法利用时域或频域ＬＭＳ自适应滤波器，自适应地实现Ｒｏｔｈ处理器即维纳滤波器，由最佳的系统函数得到相位函数估计，从而实现时间延迟估计。