体感诱发电位(Somatosensory Evoked Potential; SEP)是神经系统对外界体感刺激的电生理反应,可以反映脊髓和中枢神经系统功能的完整性,被应用于术中脊髓监护。临床实践中,SEP的检测受多种噪声源的影响,信噪比非常低,一般需采用相干平均叠加技术来拾取其信息。此方法耗时长,可能会延误脊髓损伤的诊断,造成患者不可逆转的神经功能损伤。因此有必要研究体感诱发电位的快速拾取技术。本研究结合自适应滤波和神经网络技术,提出了一种复合自适应滤波器。复合自适应滤波器前级采用自适应消噪器作为预滤波,尽可能地提高信噪比；后级使用径向基神经网络作信号拟合,提取SEP信号的特征。本研究在此基础上,进行了不同的实验研究：不仅以模拟实验定量分析了复合自适应滤波器对SEP模板信号的提；而且进行了临床动物实验验证了该方法对实际SEP信号提取的有效性。同时,动物实验的结果更证实了该方法能够比平均叠加技术更加快速的体现脊髓损伤的信息。为了进一步开展该应用的临床研究,我们还构建了一套基于现场可编程逻辑器件(FPGA)的实时信号处理系统,并在该平台上实现了的复合自适应滤波器。实验证明,基于FPGA的复合自适应滤波器可以实现对SEP的提取。