EEG处理过程

资 源 简 介

EEG处理过程

详 情 说 明

EEG（脑电图）处理是神经科学和脑机接口研究中的核心环节，主要目标是从原始脑电信号中提取有意义的信息。整个过程通常分为预处理和特征提取两大阶段，每个阶段都需要特定的技术方法。

### 预处理阶段

由于EEG信号容易受到噪声干扰，预处理是必不可少的步骤。常见的噪声来源包括眼电、肌电、工频干扰以及设备本身的漂移。预处理技术主要包括：

滤波：使用带通滤波器（如0.5-40Hz）去除高频噪声和低频基线漂移。 去噪：采用独立成分分析（ICA）或小波变换剔除眼电、肌电等伪迹。 重参考：重新选择参考电极以减少特定电极的偏差。 分段：根据实验设计截取感兴趣的时段，如事件相关电位（ERP）分析中的刺激前后时间段。

### 特征提取阶段

预处理后的EEG信号需要进一步转换，以便机器学习或统计分析使用。常用的特征提取方法包括：

时域特征：如均值、方差、峰峰值幅度，适用于事件相关电位分析。 频域特征：利用傅里叶变换或小波变换提取不同频段（如alpha、beta波）的能量。 时频分析：短时傅里叶变换（STFT）或连续小波变换（CWT）可揭示信号的动态变化。 空间特征：使用共空间模式（CSP）增强不同任务（如运动想象）的分类效果。

EEG处理涉及复杂的数学和编程技巧，选择合适的预处理和特征提取方法直接影响最终的分析效果。随着深度学习的发展，端到端的特征学习也成为一种趋势，但传统方法仍因其可解释性而广泛应用。