脑电逆问题的研究是从给定头皮脑电位的分布推算脑内电活动的源,该研究涉及到信息科学、电磁场计算及生物医学工程等多个学科领域,其研究成果在神经疾病诊断、探索人的感觉和认知过程等方面具有重要意义。论文重点进行了基于时空数据的脑电源定位问题的研究,主要包括以下几个方面的内容:首先讨论了不同头模型下脑电正问题的解法,并选用同心四层球模型进行了脑电正问题的仿真计算。然后分析了脑电逆问题常用的算法,主要研究了基于时空数据和四层球模型的多信号分类(MUSIC)算法,该算法是直接建立在一段观测记录上的,从而较好的同时利用了观测记录中的时域和空域信息,用单个偶极子扫描整个大脑三维空间即可得到多个偶极子分别位置,其计算复杂性明显低于多维非线性寻优算法。最后针对MUSIC算法对有色噪音比较敏感,不能处理同步活动相关源的问题,提出了一种改进算法。该算法利用噪声和有效信号在相关延时上的差异来对空间相关色噪声进行抑制,同时引入独立地形图通过迭代来解决两个或两个以上同步源的问题。利用模拟数据经仿真试验证明,该方法能有效地抑制空间相关噪声,并且在定位同步偶极子源时显示出了良好的性能。