EEG信号的形态学滤波处理

资 源 简 介

EEG信号的形态学滤波处理

详 情 说 明

EEG信号的形态学滤波处理是一种专门用于提取特定波形特征（如癫痫棘波）的信号处理技术。其核心思想借鉴了图像处理中的数学形态学运算，通过设计结构元素对一维生物电信号进行非线性滤波。

处理过程通常包含四个关键步骤：首先根据棘波的典型持续时间设计扁平结构元素（如50-200ms的矩形窗），这个时间窗口需要匹配目标波形的特征尺度；然后对原始EEG信号进行形态学膨胀操作，这会扩展信号中的波峰区域；接着进行腐蚀操作以消除高频噪声；最后通过开运算（先腐蚀后膨胀）与闭运算（先膨胀后腐蚀）的组合来平滑信号并增强特征波形。

这种方法的优势在于能有效保留癫痫棘波的陡峭上升沿和下降沿特征，同时抑制肌电伪迹和基线漂移。与传统的频域滤波相比，形态学滤波更擅长处理非平稳信号中的瞬态特征，且不需要预先设定截止频率。临床应用中常结合滑动窗口技术实现实时检测，为癫痫发作预警系统提供重要特征。