晚正成分(LPP)作為事件相關電位(ERP)的一個重要成分,是研究情緒調節重評進程的理想成分。本研究主要對采集的情緒認知重評腦電信號的LPP進行處理分析。基于EGI64導腦電采集系統采集16名被試的情緒認知重評腦電數據,首先采用獨立成分分析(ICA)算法去除腦電信號中的眼電、肌電等噪聲;然后用一對多-公共空間模式(OVR-CSP)算法對Pz電極的腦電信號進行特征提取;最后對提取的LPP成分進行時域及空域分析。結果表明:①從波幅的角度來比較:認知重評誘發的波幅顯著大于觀看中性誘發的波幅,而小于觀看負性誘發的波幅。②從時間進程的角度來比較:經過OVR-CSP特征提取處理后,認知重評與自由觀看組的差異發生在0.3~1.5 s;而經過疊加平均方法處理后,認知重評與自由觀看組的差異發生在0.3~1.25 s。以上結果說明OVR-CSP算法不僅能以較少的試驗次數準確提取LPP,為后續研究認知重評策略調節LPP提供較好的方法,同時也能為認知重評在情緒調節方面提供神經生理學依據。