EEG处理过程中用到的一些预处理，特征提取等程序

资 源 简 介

EEG处理过程中用到的一些预处理，特征提取等程序

详 情 说 明

脑电图(EEG)信号处理流程通常包含预处理和特征提取两个关键阶段。预处理阶段主要目的是去除噪声并提高信号质量，包括带通滤波消除高频噪声和基线漂移，独立成分分析(ICA)分离眼动和肌电伪迹，以及坏导替换等处理手段。信号分段和基线校正也是常见的预处理步骤。

特征提取阶段从干净的EEG信号中获取有价值的信息。时域特征如峰值幅度、峰间间隔等可以直接反映信号变化；频域特征通过傅里叶变换计算各频段功率谱密度，尤其关注alpha、beta等特征频段；时频分析结合小波变换能同时捕捉时间和频率特征。非线性特征如熵值、分形维数等可表征信号复杂性。空间特征则通过计算不同电极之间的功能连接来反应大脑区域协同性。

现代EEG处理还结合机器学习方法，通过特征选择和降维构建高效的特征集。这些处理步骤为后续的模式识别和脑机接口应用奠定基础，需要根据具体应用场景灵活调整处理流程和参数设置。