采用改进DE算法优化高刺激率AEP的刺激序列
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南方医科大学 生物医学工程学院 广东 广州 510515,南方医科大学 生物医学工程学院 广东 广州 510515,南方医科大学 生物医学工程学院 广东 广州 510515,南方医科大学 生物医学工程学院 广东 广州 510515,南方医科大学 生物医学工程学院 广东 广州 510515

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基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Optimizing stimulus-sequences of the high-rate AEP using modified differential evolution algorithm
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School of Biomedical Engineering,Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Southern Medical University,School of Biomedical Engineering,Southern Medical University,,School of Biomedical Engineering,Southern Medical University

Fund Project:

The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan);Foundation for High-level Talents in Higher Education of Guangdong, China

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    摘要:

    刺激序列的性质直接影响高刺激率听觉诱发电位(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。本文以刺激序列的抖动量为优化变量利用差分进化(DE)算法定义了约束条件下的目标函数。我们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。

    Abstract:

    In the study of auditory evoked-potentials (AEPs) under high stimulus rate paradigm, the generation of appropriate stimulus sequences in an automatic way will facilitate the research and application of such paradigm. This paper presents a method to obtain the applicable stimulus-sequence using a modified differential evolution (DE) algorithm. By defining an objective function in terms of jitter ratio (JR) and underlying constraint condition derived from the spectrum of the sequence, the method is able to gradually reduce the searching-space guaranteed by a dynamic scaling factor in the mutation process of the DE algorithm. Four compatible sequences are given to make comparisons with the manual selected sequences as reported. The performance evaluated by the synthetic data justifies the feasibility of the present method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

黄江华,李彬,林霖,王涛,朱程.采用改进DE算法优化高刺激率AEP的刺激序列[J].数据采集与处理,2013,28(5):672-678

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  • 收稿日期:2013-03-01
  • 最后修改日期:2013-07-18
  • 录用日期:2013-10-09
  • 在线发布日期: 2013-11-28