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脑诱发电位是指人为地对感觉器官施加刺激所引起的脑电位的变化。由于脑诱发电位与“特定”刺激的有关性以及与特定感觉回路的密切联系，使得它携带了关于大脑结构及功能的更多信息。在临床诊断和研究神经系统各部位神经电生理变化方面具有重要的意义。但是诱发电位是被淹没在自发脑电中的微弱信号，用肉眼很难分辨，而且目前临床上普遍采用的叠加平均提取方法也存在固有的局限性。
本文充分利用了PSoC芯片的硬件可编程功能，完成了多通道脑电信号采集系统的方案设计，实现了脑电数据的采集、显示和记录等基本功能。课题中设计了黑白棋盘格翻转和注视目标判别视觉诱发电位实验。利用小波变换对视觉诱发电位信号进行多尺度分析，并进行小波阈值去噪处理来提高信噪比。基于小波变换和叠加平均方法各自的不足，提出了两者相结合的改进方法。视觉诱发电位信号先通过小波滤波处理来提高信噪比，再经过少次的累加平均，以获得较稳定的提取信号。最后，在注视目标判别分类中提出了先通过小波分解将高维的特征空间进行降维，然后再利用BP神经网络分类器对低维的特征空间数据进行学习和分类识别。