基于事件相关电位的心理测试系统设计及算法研究-徐彬锋.docx

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1、基于事件相关电位的心理测试系统 设计及算法研究 重庆大学硕士学位论文 学生姓名：徐彬锋 指导教师：罗小刚 专 业：生物医学电子与信息技术 学 科 门 类 ： 工 学 重庆大学生物工程学院 二 OO八年四月 Design of Psychological Testing System Based on ERP and Study on Signal Processing Algorithm A Thesis Submitted to Chongqing University In Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of M

2、aster of Engineering by Xu Binfeng Supervisor: Luo Xiaogang Major: Biomedical engineering College of Bioengineering of Chongqing University, Chongqing, China April, 2008 摘 要 事件相关电位 (Event-related potentials, ERP)直接反映了大脑神经的电活动， 具有实时性和无创性的特点，它可以将刺激事件、心理反应和脑电活动有机地联 系起来。ERP在脑电波与心理因素之间架起了一座桥梁，近年来国内外有大量的

3、学者都在研宄事件相关电位与大脑认知心理的关系。国外已有成熟 ERP工作站出 现，而国内目前在此领域研宄处于相对落后的状况，理论上有一些建树，但仍未 有完善的心理测试系统出现，且 ERP特征提取算法也需要很多的改进方面，因此， 在此方面的研宄有很大的理论和现实意义。 基于此，本文从下述几个方面做出了一些有意义的工作： 建立了完善的基于事件相关电位的心理测试系统。通过研宄事件相关电位 的产生机制和提取原理，结合原有的心理测试系统的特点，我们总结出基于事件 相关电位的心理测试系统应该包括刺激系统和信号分析系统两大部分；进而选择 合适的开发平台，使用 VC、 VB、 Matlab等开发工具设计出刺激系

4、统和信号分析 系统对算法进行实现，经过联机、调试后形成一个完整的心理测试系统。 改进了 FastICA算法，并将其应用于事件相关电位特征提取。事件相关电 位的特征波形提取是本文的核心部分。大量事实表明，独立分量分析 (Independent Component Analysis, ICA)方法普遍适用于脑电信号中各种噪声的消除和有用信号 的增强，这种普遍性是对传统的平均叠加处理、时频分析方法的重要突破 。 FastICA 算法是独立分量分析算法的一种，有较多优点，我们对其进行改进，加快了迭代 速度，同时也增强了提取的效果。 设计了新颖的实验方法来利用本系统进行心理测试研宄。基于事件相关电 位的

5、心理测试系统能否得到相对有效的结果，与刺激试验方案有很大的关系。本 文分 析事件相关电位与大脑认知及心理之间的内在联系，在原有的测试方案的基 础上，以多情绪面孔为刺激材料，旋转不同角度进行刺激，要求被试确认熟悉和 陌生面孔图片，从而产生事件相关电位 N400,通过分析刺激产生的 N400的波幅 和潜伏期以及被试的选择正确率和反应时，我们得出了相当有效的结论。 总体来说，本系统结构较为完善，在目前国内很多学者仍在使用国外 ERP工 作站的情况下，有了一定的进步。且本课题对提取算法以及实验方案进行改进， 对本领域的研宄还是有一些借鉴意义。 关键词： 事件相关电位，独立分量分析，特征提取，面孔 认知

6、，心理旋转测试 ABSTRACT Event-Related Potential (ERP) reflects neural activity of the brain of cognitive process, and is a useful tool of studying human advanced cognitive function, so it has a widely application in clinical medicine and cognitive science. ERP establishes a bridge for EEG and Psychological

7、 Factors. Over the past decade, there has been great interest and a rapid development in the research of communication between Event-Related Potential and Cognitive psychology.Recently, there are many ERP station abroad, and that our countries research in this field are relectively backward, only ha

8、ve many theory achievements.There have not perfect Psychological Testing System by now, and the Algorithm of ERP Feature Extraction need to be approved.Therefore, it is important for life science, especially for the study of neuro-physiology and neuro-psychology. In this paper, we made an in-depth s

9、tudy on the basic theory, algorithm and application of ERP Feature Extraction, the following work is performed: The article has established complete psychology detecting system that based on ERP. We conclude that the psychology detecting system that based on ERP should include stimulation system and

10、 signal analysis system through learning the forming mechanism and extraction principle of ERP and combining the characters of original psychology detecting system; Then we choose proprate development platform, design the stimulation system and signal analysis system using the tools as VC、 VB and Ma

11、tlab etc, implement the algorithm through the two systemes, after online and measuring,we acheive a complete psychology detecting system. The reserch has improved the FastICA algorithm, and also use the algorithm into the extraction of ERP. The characteristic wave form extraction of ERP is the key p

12、art of this article.Many facts have proved that ICA method can universerly apply to eliminate the noise and intense the valueble signals in EEG this universerlity is an important breakthrough for traditional methods such as Average stack processing and Time-frequency analysis FastICA algorithm is on

13、e kind of ICA algorithms, it has many advantages, using the approved FastICA algorithm ,we can accelerate iterative speed and enhance the extracting effection. The article has designed new experiment method, we study the psychology detection by which. We konw that the stimulation experiment method h

14、as great efFection on the results of psychology measuring system. My article analysised the internal relationship of ERP and brain cognitive、 psychology, used the multi-enmotion face as stimulation material, stimulated from different angle, the experiment requst confirming the face pictures wether f

15、amiliar or unfamiliar, then formed ERP N400, through analyzing the amplitude,latent period, and the comparison of correcting rate and Reaction Time about subjects. Finally, we draw an effective conclusion. Generally speaking, this system structure is comprehensive, compared with the situation that m

16、any domestic scholars still use foreign ERP work station, we have got certain progress.This research has advanced the extraction algorithm and experiment method ,so it has a certain degree of reference value. Keywords: Event-Related Potential (ERP), Independent Component Analysis (ICA), Feature Extr

17、action, Face recognition, mental rotation test 目 录 中文摘要 . I 英文摘要 . II 1 绪论 . 1 1.1课题的背景 . 1 1.1.1问题的提出 . 1 1.1.2自发脑电与事件相关电位 . 2 1.2研究的意义 . 3 1.3研究方法综述 . 3 1.3.1 ERP实验刺激模式 . 4 1.3.2 ERP提取方法 . 4 1.3.3总体评价 . 5 1.4本文研宄的目的和研宄内容 . 6 1.4.1本文研究的醜 . 6 1.4.2本文研宄的内容 . 6 2 ERP心理测试系统设计 . 7 2.1系统总体需求分析 . 7 2.1.1刺

18、激信号需求 . 7 2.1.2脑电信号采集需求分析 . 7 2.1.3处理功能需求 . 8 2.2实验平台总体框架设计 . 9 2.3刺激系统设计 . 10 2.3.1开发平台和开发环境的选择 . 10 2.3.2软件的设计 . 10 2.4 ERP分析系统设计 . 13 2.4.1开发平台和开发环境的选择 . 14 2.4.2软件的设计 . 14 2.4.3 VC 和 Matlab 混合编程 . 17 2.5刺激系统与分析系统信号匹配 . 19 2.5.1 SOCKET 编程基础 . 19 2.5.2 UDP编程设计 . 21 2.5.3信号匹配的延时处理 . 24 3实验设计 . 25 3

19、.1基本问题的提出和研宄意义 . 25 3.2刺激方式的选择和设计 . 25 3.3研究方案 . 28 3.3.1理论基础及实际意义 . 28 3.3.2主要假设 . 29 3.4研究设计 . 29 3.4.1实验对象 . 29 3.4.2实验方法和指标 . 29 3.5实验研究设计 . 30 3.5.1实验准备 . 30 3.5.2实验过程 . 30 3.5.3实验研究 . 31 4脑电信号预处理 . 34 4.1脑电数据的特征分析 . 34 4.2脑电数据预处理 . 34 4.2.1小波变换基本原理 . 34 4.2.2小波阈值去噪算法 . 38 5 ERP特征提取算法设计 . 42 5.

20、1概述 . 42 5.2独立分量分析算法 . 43 5.2.1 ICA的基本理论 . 43 5.2.2非高斯性与统计独立 . 43 5.2.3目标函数 . 44 5.2.4 FastICA 算法 . 46 5.3 FASTICA算法进行 ERP特征提取 . 48 5.3.1传统 FastICA算法提取 ERP特征波形 . 48 5.3.2改进的 FastICA算法 . 50 5.4 ERP提取算法分析 . 53 6基于事件相关电位的心理测试实验 . 56 6.1实验数据的预处理 . 56 6.2实验结果分析 . 57 6.2.1行为学数据 . 57 6.2.2 ERP数据分析 . 58 6.3

21、讨论 . 60 7 结论和展望 . 62 7.1主要结论 . 62 7.2展望 . 63 致谢 . 64 参 考 文 献 . 65 附录 . 68 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录： . 68 B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目： . 68 1绪论 1.1课题的背景 1.1.1问题的提出 人类的心理现象是宇宙间最复杂而又奥妙的现象之一，大脑认知学就是研宄 心理现象及其规律的科学。心理测试和大脑功能评价在很多方面都有应用，如进 行大脑疾病诊断、药物治疗效果评价、特种人员选拔、超常和弱智儿童评价等， 心理测试同时也是进行工效学评价的良好方法。传统的心理学方法如行为学观察、 问卷调查、心理

22、量表等只能对心理活动的某些方面做出描述和量化的表达，但这 些方面大多是根据言 语反应或者个体外部行为的表现或结果推断或解释心理活 动，得到的结论有很大的局限性。 大脑是一个细胞王国，每一个活着的细胞都在进行生物电活动。脑电 (Electroencephaloram， EEG)是脑细胞群的电生理活动在大脑皮层或头皮表面表现 出的电现象，是反映脑功能的客观指标。 1924年德国精神病学家 Berger纪录了人 类的首例脑电图，六十年代初，电子计算机的应用特别是事件相关电位 (Event-RelatedPotentials， ERP)分析技术的出现给脑电研宄带来新的飞跃，开辟了 与正常和异常行为有

23、关的脑电研宄领域，把复杂的、高级的精神意识活动纳入科 学研宄的轨道，为脑电的研宄突破了一般的生理功能，从而神经电生理测定为研 宄脑的高级生理和心理活动提供了一种方法 。 1965年 Sutton开创了事件相关电位 的心理测试研宄方法。其意义是指当人对某客体进行认知加工 (如注意、记忆、观 测等 )时，通过平均叠加从头颅表面记录大脑电位，它反映认知过程中大脑的神经 电生理改变 1。 脑的心理活动所产生的脑电信号通常比自发电位小，它被淹没在自发电位中 而难以观察。采用计算机叠加技术可将这种信号从自发电位中提取出来，这样提 取出来的信号就是 ERP2,3。对于事件相关电位信号的研宄，方法与脑电信号处

24、理 类似，而事件相关电位的幅度小于脑电信号的幅度，处理难度更大。目前，有越 来越多种信号处理方法应用于事件相关电位特征波形 4。 事件相关电位产生的必要条件是必须要外加一种特定的刺激 5，不同的刺激 方式可以产生不同的事件相关电位成分，实验方案的不同导致心理测试结果的不 同。 基于上述描述，使用事件相关电位进行心理学的测试，以及进行实验方案设 计和特征提取 算法的研宄将会非常有意义。 1.1.2自发脑电与事件相关电位 自发脑电 (spontaneous EEG)是指没有特定外界刺激时大脑神经细胞自发产生 的电位变化。自发脑电可按频率分为几个脑电基本节律：频率范围在 8-13HZ的 波称为 a波

25、，它的头皮分布广泛，但以枕区最为显著； 14-30HZ的波称为夕波， 常在额区出现； 4-8HZ的波称为 6波，散布于额区和中央区，颞区，顶区亦有少 量； 1-4HZ的波称为 5波，常出现于颞区和枕区； 7-11HZ的波称为 #波，常出现 于中央区 6。各波不仅频率不同，它们的波幅大小、起源以及所代表的脑电活动 也都各有不相同，而且，自发脑电是一种非平稳性比较突出的随机信号，出现何 种节律取决于年龄、兴奋状态与引导部位等因素，同时它的节律会随着精神状态 的变化而不断变化。 事件相关电位 (ERP)是指给予神经系统特定的刺激并对该刺激进行认知加工 时产生的认知电位。因此，当神经系统接受刺激时从头

26、皮上记录到的 EEG是自发 脑电和 ERP的混合，此外还常伴随着其他非神经电活动的干扰，如眼电 (EOG)、 肌电 (EMG)、 心电 (ECG)以及各种环境噪声等。正常的自发脑电的幅度一般处于 501/左右，非神经电活动的幅度相对更大，可达几十甚至上百微伏，而由心理 活动所引起的 ERP信号的幅度相对来说却非常微弱，一般只有 2-10v， 通常淹 没在自发脑电和非神经电活动这一强背景噪声之中。因此，仅从头皮上记录的 EEG根本无法识别出 ERP信号，必须采用各种信号处理技术将其从强背景噪声 中提取出来。目前最常用的 ERP提取方法是叠加平均技术，它利用 ERP信号与 刺激有明显的锁时关系这一

27、特性，以刺激发生时刻为标志将 EEG分割成片断，叠 加及平均这些 EEG片断即能从强背景噪声中获得 ERP。 因此，对于 ERP研宄来 说，为了从EEG中提取出 ERP,传统上不得不多次重复刺激，现在可以通过计 算机叠加技术轻松实现上述过程。 ERP是在注意的基础上，与识别、比较、判断、记忆、决断等心理活动有关， 反映了认知过程的不同方面，是了解大脑认知功能的 “ 窗口 ” 7。 ERP波幅反映的 是大脑进行信息加工时有效资源动员的程度，潜伏期则表示大脑对外部刺激进行 分类、编码、识别的速度 8,9。 ERP的经典成分包括 P1、 N1、 P2、 N2、 P3(P300), 这里的 P是指其相位为正 (Positive), N是指其相位为负 (Negative)。 P1、 N1、 P2 为 ERP的外源性 (生理性 )成分 ，受刺激物理特性影响 ;N2、 P3为 ERP的内源性 (心 理性 )成分，不受刺激物理特性的影响，与被试者的精神状态和注意力有关。 N2 是刺激后 200毫秒左右出现的负相波，反映大脑对刺激的初步加工，该波是复合 波，由 N2a和 N2b两部分组成。 刺激模式的设置是研宄 ERP的关键，要求根据研宄目的的不同设计不同的刺 激模式，经典的刺激模式有视觉刺激模式、听觉刺激模式、躯体感觉刺激模式等，