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1.EEG与ERP的关系
EEG（Electroencephalography，脑电图）是指脑神经细胞无时无刻不在进行自发性、节律性、综合性的电活动，将这种电活动的电位作为纵轴，时间特征作为横轴，记录下来的电位与时间相互关系的平面图即为脑电图。
ERP（Event Related Potential，事件相关电位）是指外加一种特定的刺激作用于感觉系统或脑的某一部位，给予刺激或撤销刺激时，在脑区所引起的电位变化。
那么EEG与ERP之间的关系如何？从概念中可知，EEG属于大脑的自发性电活动，主要表现为在广泛频谱上占主导地位且具有某些特征的波形。根据频段信息，自发性EEG活动可以分为以下5个频段：
（截取自EEG Signal Processing and Feature Extraction – Fig.3.1）
ERP是指当人接收到与特定感觉、认知或运动事件相关的刺激时，自发性EEG活动会受到干扰。这种由事件诱发的神经响应会淹没在自发性EEG活动中，但可以借由简单的平均叠加技术或更复杂的单试次分析和时频分析等技术，将这些响应从自发性EEG活动中提取出来。这些经过平均叠加所获得的脑电响应被称为事件相关电位，表示它们是与特定事件相关的电位。
2.ERP的提取步骤
在了解了EEG与ERP之间的区别和联系之后，我们再来看一下ERP到底是如何从EEG信号中提取出来的。
首先是要从EEG数据中提取分段，下图展示的就是一段EEG数据，是整个试次组块中记录到的连续信号，并以事件编码标记刺激和反应的发生。从EEG数据中提取分段就要基于这些事件编码的标记，也就是我们常说的Mark。如下图所示，方框框起来的部分就是分出来的6段，上面的X和O代表着每一段的刺激类型。
（截取自An Introduction to the Event-Related Potential Technique – Fig.8.1）
接下来要做的是基线校正，还是基于上图中的例子，不难看出这段EEG数据整体上出现了偏移的情况，这些在不同时间段或不同被试之间出现的电压偏移是完全随机且与大脑活动无关的，若我们不去除这些电压偏移，它们将在数据中引入极大的偏差，从而导致在实验条件或分组之间很难观测到显著的差异。
导致这种情况发生的原因有可能是皮肤水合作用、皮肤电位和静电荷等，这些因素往往在时间上变化缓慢，会导致偏移电压逐渐向上或向下漂移。基线校正是一个可以减小电压偏移和漂移的简单过程，通常在提取分段之后立即进行。
最后是叠加平均，要实现的是将所有X的分段都叠加起来，所有O的分段都叠加起来，比较叠加完之后X与O波形的差异。
（截取自An Introduction to the Event-Related Potential Technique – Fig.8.5）
对EEG信号进行叠加平均的目的是用来降低噪声，以便更容易观测到与事件相关的大脑活动。ERP的特征是锁时锁相，即潜伏期恒定且波形恒定。采集到的单试次EEG数据中包含与事件相关的大脑活动（即ERP），以及其他与事件无关的活动（例如，皮肤电位、肌电伪迹、眼部伪迹和感应噪声等等），这些与事件无关的信号是随机变化的，有高有低，因此可以通过将多个分段的数据进行叠加平均，使得随机的无关信号正负相互抵消，最后提取出ERP波形。如上图所示，左边一列展示了分段后8个试次的EEG信号，而右边一列展现出随着叠加平均次数的增加，EEG中的随机波动（与事件无关的活动）是如何减小的。
3.经典Oddball范式
接下来举个例子具体探讨一下整个ERP的提取流程，如下图所示，图A即被试观看屏幕上呈现对应的刺激，被试所佩戴的电极帽包括接地电极、参考电极以及活动电极，通过放大器将脑电信号记录到电脑中；图B则展示了国际10/20系统排布的电极帽的电极位置情况；图C则是上文中Figure.8.1做完基线校正之后9000毫秒的数据情况，按照实验中不同的刺激类型进行分段；图D表示电极上记录到的信号被滤波、放大，将脑电信号从连续模拟信号转换为离散数字采样，并传送至计算机的记录软件上；图E为分段之后的数据，即每一个事件编码的标记前100毫秒至后800毫秒这段时间，按照刺激呈现的起始时刻作为0毫秒进行对齐，其中实线部分为刺激X，虚线部分为刺激O；图F展现出80个X的分段叠加后的数据以及20个O的分段叠加后的数据，将两个波形进行对比，可以观察到偏差刺激O所诱发的P3波形比标准刺激X更大，之后就需要提取相应时间段的数据进行统计分析。
（截取自An Introduction to the Event-Related Potential Technique – Fig.1.1）
总而言之，事件相关电位的潜伏期恒定且波形恒定的特征，使得这项技术成为研究人类心理及大脑的有力工具。
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