EEG-EDA 耦合

### EEG和EDA耦合的研究

在生物医学信号处理领域，EEG（脑电图）和EDA（皮肤电活动）作为两种重要的生理测量手段，在情绪状态评估、认知负荷监测等方面具有广泛的应用价值。研究表明，这两种模态之间存在显著的相关性和互补性。

#### 1. 数据同步与预处理

为了有效分析EEG和EDA之间的关联，数据的时间同步至关重要。通常情况下，EEG采样率远高于EDA，因此需要通过插值或其他方法使两者保持一致的时间分辨率[^1]。此外，针对每种信号分别执行相应的预处理操作：

- **对于EEG**：采用带通滤波去除噪声并保留特定频段的信息；利用独立成分分析分离潜在源信号；实施坏通道检测及修复等措施来提高信噪比。

- **对于EDA**：主要关注去趋势化以及峰值提取等工作，以便更好地捕捉由自主神经系统驱动的变化特征。

#### 2. 特征工程

构建合理的特征空间有助于揭示两者的内在联系。可以从以下几个方面入手：

- 时间域特性：计算平均幅值、方差等统计量；
- 频谱分布：借助傅里叶变换获得功率谱密度估计；
- 复杂度指标：如样本熵用于量化序列的规律程度；
- 同步模式识别：基于互相关函数或相位锁定值衡量不同区域间的协调性。

#### 3. 统计建模与机器学习应用

当完成上述准备工作之后，则可以考虑运用多元回归模型预测某一时刻下的EDA响应如何受到之前一段时间内大脑活动的影响。更进一步地，还可以尝试引入深度神经网络架构来进行端到端的学习，从而实现更加精准高效的跨模态融合表征。

import numpy as np
from scipy.signal import butter, filtfilt

def preprocess_eeg(eeg_data):
    """Apply bandpass filter to EEG data."""
    nyquist = 0.5 * eeg_sampling_rate
    lowcut = 0.5 / nyquist
    highcut = 40.0 / nyquist
    b, a = butter(5, [lowcut, highcut], 'band')
    filtered_signal = filtfilt(b, a, eeg_data)
    return filtered_signal


def synchronize_signals(eeg_time_stamps, eda_time_stamps, eeg_data, eda_data):
    """Synchronize two sets of time series based on their timestamps."""
    common_times = list(set(eeg_time_stamps).intersection(eda_time_stamps))
    synchronized_eeg = []
    synchronized_eda = []

    for t in common_times:
        idx_eeg = eeg_time_stamps.index(t)
        idx_eda = eda_time_stamps.index(t)

        synchronized_eeg.append(eeg_data[idx_eeg])
        synchronized_eda.append(eda_data[idx_eda])

    return np.array(synchronized_eeg), np.array(synchronized_eda)


eeg_filtered = preprocess_eeg(raw_eeg_data)
synced_eeg, synced_eda = synchronize_signals(time_points_eeg, time_points_eda, eeg_filtered, raw_eda_data)