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脑诱发电位(Evoked Potential，EP)是大脑经各种诱发刺激(如光、声、电等)而形成的脑电位变化。视觉诱发电位(Visual Evoked Potential，VEP)是利用闪光、图片等刺激视觉神经所引起的脑电位变化，与视觉通路有密切关系，同时也与刺激存在锁时关系，使得它携带了大量关于视觉通路及视神经功能方面的信息。
在辅助临床诊断和研究视神经生理变化方面具有重要意义。由于视觉诱发电位十分微弱，常常淹没在强大的背景噪声(如EEG、EMG等)中，肉眼很难分辨，故我们有必要采取有效方法把其提取出来。
目前，临床上普遍采用的是平均叠加法和神经网络，但是该方法仍有一定局限性。
本文针对视觉诱发电位的特点，进行了两个部分的工作：
一是提出基于小波分析与平均叠加法相结合的方法提取视觉诱发电位，主要是先用小波对原始数据进行滤波，提高信噪比，然后再用平均叠加法处理，目的是提取视觉诱发电位；
二是提出基于小波分解与BP网络相结合的方法分类识别视觉诱发电位，主要是先用小波对原始数据进行特征提取和降维，然后再用BP网络进行训练，目的是分类识别视觉诱发电位。
本文设计了图片模式翻转诱发电位实验，使用Neuroscan系统采集数据，对数据进行处理。