在利用ERP进行的研究中,相对于传统的单感知ERP研究,更贴近日常生活实景的多感知ERP研究对探明人类的认知机能无疑更具现实意义.以往的多感知ERP研究结果表明,声音和图像刺激同时作用下的ERP与声音图像分别作用的单感知ERP之和并不相同,可推测其中多出的成分正体现了大脑进行感觉合成及认知活动的轨迹.如能从ERP中提取出这样的内因性成分,做出其时空拓扑,将便利多感知ERP的结果分析,推进研究.ERP数据的研究与分析因其数据量大的特征,通常采用多变量解析中主成分分析(PCA)压缩元的思路来进行.主成分分析能够将具有相关关系的复杂多维数据投影到正交系上,提取出相互独立的主成分,通过忽略次要成分来压缩元.但主成分分析的一个主要缺点是作为分析结果的成分既没有解剖学也没有生理学上的意义.现有的时间成分提取法在进行时间PCA之后,利用重回归分析来估计成分的波形和振幅,从而弥补了这一缺陷.然而该法在空间维度上只取了单个电极位置,没有考虑不同电极数据间的相关关系,得到的空间拓扑只是单个电极的手工组合,并非统计分析得到的空间成分之拓扑.而且当采用的电极数目增多之后,这种手工组合的办法将变为实际不可行.为了解决这一问题,在采用密电极阵进行的研究中也能够轻易得到随时间变化的空间成分拓扑图序列,我们有必要设计开发新的空间成分提取法.该研究以一种新型的多感知ERP实验方法—异步刺激检测法(SOA detection)的研究项目为背景,以时空PCA与现有的时间成分提取法为基础,进行了空间成分提取法的算法设计,并做了软件开发及应用分析.给出了详细的算法说明,软件描述,及最后的应用分析结果.可以看到该法为ERP数据分析提供了新的视角和有效帮助,有助于推进认知神经生理学的ERP研究.