听觉诱发电位(Auditory evoked potential，AEP)是指对听觉器官进行声刺激时，声音信号在听觉通路的传导过程中，听觉神经系统内部发生的一系列与之相对应的微弱电位变化。AEP的不同潜伏期反应表征了神经系统的不同部位在给定声音刺激下的生理状况及反应。通过检测AEP，可以对听觉系统进行状态评估和病理诊断。AEP的实验记录主要包含常规及高刺激率两种模式。对于常规AEP的记录，需要有针对性地根据感兴趣成分的潜伏期范围，采用足够长的刺激间隔(Stimulus onset asynchrony，SOA)，以短音信号（如click声）等间隔重复地作用于听觉系统，通过叠加平均的方式从记录信号中提取具有暂态性质的AEP。而在高刺激率AEP(High stimulus rate AEP，HSR-AEP)实验中，刺激率的提高会使得SOA小于暂态AEP的时长，导致邻近的两个刺激相继诱发的暂态AEP信号间发生重叠，难以通过常规处理得到一个完整的暂态反应。高刺激率模式在有效缩短记录时间的同时可以加重听觉系统的负担，使得HSR-AEP的病理性意义更加显著，有助于听觉系统的适应性研究及一些潜在的脑部病变检测。因此，研究从HSR-AEP中分离暂态成分具有重要的理论及临床意义。　　从信号处理的角度出发，HSR-AEP的重叠现象，可以看成是单个刺激对应的暂态AEP和刺激序列间循环卷积作用的结果，而从HSR-AEP中提取暂态AEP实质上就是对其进行反卷积处理。基于上述HSR-AEP的工程学模型，采用不等间隔的刺激序列，即SOA存在抖动变化的刺激方案进行记录，可以借助反卷积技术从HSR-AEP中重建暂态AEP信号。目前，可用于HSR-AEP解重叠处理的技术主要包括最大长序列(Maximum length sequence，MLS)反卷积技术、连续循环平均反卷积(Continuous loop averaging deconvolution，CLAD)技术、Q序列反卷积(Quasi-periodic sequence deconvolution，QSD)技术以及多刺激率稳态平均反卷积(Multi-rate steady-state averaging deconvolution，MSAD)技术。其中，CLAD是高刺激率模式下用于提取暂态AEP的一种较为成熟的反卷积技术。在该技术中采用具有低抖动特性的二值序列生成刺激声循环作用于听觉系统获得与刺激序列等长的扫程反应，并将时域循环卷积模型转化为频域乘法模型，再利用序列对应的频域逆滤波器实现对扫程反应的反卷积计算。在求解过程中，刺激序列的频谱特性对于信号的恢复质量有直接影响，当刺激序列的频谱在某些频域取值过小甚至接近于零时将会使得扫程反应内的噪声被严重放大，导致结果失真。本文针对CLAD反卷积技术，详细介绍了其原理和实现，并以此为基础，对其刺激序列选择和计算模型改善做了进一步研究。　　1、CLAD刺激序列的低抖动特性使得其对噪声非常敏感，因此，要保证重建的暂态AEP质量，刺激序列的频谱必须满足特定的要求。为了使刺激序列可以达到抑制噪声的效果，一种直接的做法是对其频谱进行约束，但在实际中受到抖动率(Jitter ratio,JR)的限制，使得序列性质往往难以满足需要。为了尽可能地在低抖动率条件下，获得符合要求的刺激序列，本文在解空间收缩的差分进化（Solution-space contraction differential evolution，scDE）算法的基础上，通过改变目标函数，对JR值进行约束，以序列的反卷积增益系数Cdec作为优化目标，在保证序列的抖动程度满足约束的前提下，选取较优序列。为了验证优化结果，文中对优化产生的抖动率低于10％的6组序列进行了AEP波形仿真重建实验，同时分析了序列优化过程中目标函数的收敛情况。结果表明，利用新的目标函数，scDE算法可以有效地在较低抖动率条件下得到满足需求的刺激序列，同时在本文实验的各抖动率条件下，目标函数均能达到稳定的收敛。　　2、CLAD技术的频域求解对刺激序列的频谱特性具有严格的限制，使得序列选择设计成为一个难题，给该技术的实际应用带来了不便和局限。为此，本文在对CLAD计算模型分析的基础上，对其提出一种时域实现反卷积的算法。通过刺激序列构造系统矩阵，将HSR-AEP的卷积模型表达成线性变换的形式，并据此将CLAD的频域求解转变为时域的线性矩阵逆滤波处理。在实际使用中，由刺激序列所构成的系统矩阵往往是一个大型的稀疏矩阵，可能存在不同程度的病态问题。对此，文中采用奇异值分解结合最小二乘思想对不良序列带来的不适定问题进行了分析，并引入正则化技术改善了病态矩阵下的重建结果。为了验证该算法的有效性，分别在三组具有不同病态程度的刺激序列及三种不同噪声水平下进行了AEP波形的恢复实验。结果表明，结合了正则化技术的CLAD时域反卷积方法可以较好地解决不良序列和一般噪声条件下的暂态AEP信号恢复。