连续循环平均反卷积(Continuous loop averaging deconvolution,CLAD)是近年来用于提取高刺激率模式下听觉诱发电位(Auditory evoked potential,AEP)的一种行之有效的方法。但是,CLAD方法在频率域求解时,对刺激序列的频谱特性有严格的限制,给应用带来不便和局限。本文提出一种在时域实现反卷积的方法,将其转化为线性变换矩阵的逆滤波处理。并且利用奇异值分解分析了由不良序列带来的不适定问题,引入正则化技术改善病态矩阵对重建结果的影响。最后比
