脑电,即从头皮表面记录到的电波信号,反映了电极之间的电位差随时间的变化。脑电技术被广泛使用于脑电活动的时域及空域研究中。由于脑电完全是检测生物体的自发(或诱发)信息,从而是一种真正无损伤性的成像技术。另外,脑电对生命科学,特别是对神经生理与神经心理的研究是意义重大的,对人类最终认识自身的神经活动规律将产生重要影响。在脑电数据的空域研究方面,通过对脑电数据的反演研究,可以定量地提供脑内神经活动源的位置、强度及分布情况,这就是脑电逆问题。脑电能够以较高的时间分辨率反映出大脑的功能。在脑电数据的时域研究方面,事件相关电位(简称ERP)方法被广泛地应用于脑的高级功能的研究中,被誉为“观察脑的高级功能的窗口”。本文从空域和时域两个方面对非主动空间注意的脑电信号分析方法进行了研究。主要内容为:1.脑电信号空域分析方面的研究——引入微粒群算法解决脑电逆问题,实现偶极子定位。通过脑内双偶极子仿真计算,验证了这一运用的可行性。进一步提出改进的杂交微粒群算法,对算法的性能进行了探讨,确定适宜的控制参数,并从解的精确性和计算速度方面与标准微粒群算法进行了比较。最后,利用这一改进算法对非主动空间视觉注意的实验数据进行了多偶极子源定位计算验证。本文引入这种基于微粒群的算法对脑内电活动进行反演,以期解决在脑电逆问题上传统优化方法所难以解决的问题。2.脑电信号时域分析方面的研究——通常测得的事件相关电位(ERP)信号中往往隐含了多个成分,因此研究者需要通过特殊的算法来得到这些隐含的变量。由于在脑电事件相关电位(ERP)研究中,越来越多的研究者认为原来采用的减法模型的独立性的假设并没有其生理依据,且不适用于潜伏期差异较大的一对数据的分析。因此本文采用了一种新的线性模型来表征隐含在事件相关电位(ERP)中各成分之间的联系,并通过这一新的线性模型来研究非主动视觉空间注意的机制,得到了更为合理的且具有生理意义的结果。