经典的相干分析是建立在信号平稳的假设基础上,反映两个随机过程在某一频率成分上的同步关系。在脑电研究领域,相干分析主要用于分析大脑不同区域活动的相关程度及驱动-响应关系。经典的相干分析可以刻画脑电不同区域活动在节律上的一致性,但不能提取大脑活动的瞬时特性。为了提取认知过程中脑电活动的空间-时间模式特征,本文引入脑电信号的时变相干性分析。 本文首先回顾了互相干分析的发展过程及研究现状,从平稳信号的互相干分析到非平稳信号的互相干分析,从整体上做了一个基础性的介绍。基于Morlet小波和Harmonic小波变换研究时变相干分析的特点和差异,对这两类小波变换进行着重介绍,讨论有关参数对频率和时间分辨率的影响。分析结果表明,Harmonic小波变换在不同频率处时间及频率分辨率均保持不变。当信号分析局限在某一个指定的频带,可以通过调整Morlet小波母函数的参数来满足频率分辨率的要求。本文通过比较经典的互相干分析方法与Morlet小波相干分析的共性与差异,从参数选择对分段不重叠的WOSA算法估计性能的影响开始,逐步分析参数选择对Morlet小波相干估计性能的影响,讨论积分窗长度选取的依据及两个信号统计独立的相干系数门限选取问题。通过设计仿真信号,验证Morlet小波相干分析方法的有效性,并用仿真信号对根据频率改变积分窗长度的Morlet小波相干分析方法与在所有频率处采用固定积分窗长度的Harmonic小波相干分析方法的估计性能进行比较,指出用固定积分窗对两种小波相干分析结果进行比较的不合理性。 最后,本文利用Morlet小波相干分析固定位置区域提示下视觉注意范围等级的事件相关脑电,结果表明,在不同注意范围等级视皮层与大脑其他区域在35-45HZ频带存在明显差异,由时变相干分析结果构造的时变脑电相干地形图也验证了在视觉信息加工不仅局限在大脑皮质的视皮层,大脑皮质的其它区域参与视觉信息加工这一结论。