换一批改进DE算法优化高刺激率AEP的刺激序列
Stimulus-Sequences Optimization for High-Rate AEPs Using Modified Differential Evolution Algorithm
摘要刺激序列的性质直接影响高刺激率听觉诱发电位(Auditory evoked potentials,AEP)去卷积的性能,自动生成满足需求的刺激序列可以为高刺激率AEP的基础和应用研究带来极大便利.以刺激序列的抖动量为优化变量利用差分进化(Differential evolution,DE)算法定义了约束条件下的目标函数.根据抖动量的变化范围,改进了DE搜索的变异算子实现搜索空间动态缩减.该方法可以方便地生成各种参数(包括刺激率、频带范围、扫程长度和采样频率)的低抖动率刺激序列.通过实测脑电信号合成的数据检验,本方法得到的各种刺激序列都取得了较好的效果.
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关键词
听觉诱发电位去卷积差分进化算法auditory evoked-potential (AEP)deconvolutiondifferential evolution (DE) algorithm
分类号
R318（医用一般科学）
DOI
10.3969/j.issn.1004-9037.2013.05.023
发布时间
2013-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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