刺激序列的性质直接影响高刺激率听觉诱发电位(Auditory evoked potentials,AEP)去卷积的性能,自动生成满足需求的刺激序列可以为高刺激率AEP的基础和应用研究带来极大便利。以刺激序列的抖动量为优化变量利用差分进化(Differential evolution,DE)算法定义了约束条件下的目标函数。根据抖动量的变化范围,改进了DE搜索的变异算子实现搜索空间动态缩减。该方法可以方便地生成各种参数(包括刺激率、频带范围、扫程长度和采样频率)的低抖动率刺激序列。通过实测脑电信号合