非高斯分布噪声下诱发电位潜伏期变化自适应检测

传统的高斯分布白噪声的模型不能很好地描述EP信号中脑电图（EEG）和其他噪声的特性，因此，根据α稳定分布噪声理论和EP信号中噪声的非高斯特性，提出了一种基于最小分数低阶矩自适应诱发电位潜伏期估计方法，这种方法既可以应用于高斯噪声环境，又在低阶α稳定分布噪声（一类典型的非高斯噪声）环境下具有良好的韧性，是一种可靠的检测EP信号潜伏期变化的方法，分析和实验表明，α稳定分布噪声模型是一种适合于描述带噪EP信号统计特性的随机噪声模型，所得到的EP信号潜伏期变化的检测结果，与神经系统的真实状态及其变化一致。