對誘發電位(EP)信號中具有強脈沖過程的腦電圖(EEG)噪聲, 可以用α穩定分布模型來描述。基于分數低階矩對傳統的Cohen類時頻分布進行了改進, 得到了新的分數低階空間時頻分布(FLO-STFM), 據此提出了一種新的可在α穩定分布環境下工作的分數低階空間時頻欠定盲分離算法(FLO-TF-UBSS)。將該盲分離算法應用到EP信號的提取, 仿真實驗結果表明所提出的盲分離算法能較好地在EEG噪聲環境下實現對EP信號的盲提取, 相關系數以及盲提取效果都優于基于二階的TF-UBSS算法。
