a review on machine learning for eeg signal processing in bioengineering

机器学习在生物工程中用于脑电信号处理的综述

脑电信号（EEG）是一种用于研究大脑活动的重要工具，广泛应用于生物工程领域。随着机器学习技术的发展，其在EEG信号处理中的应用也越来越广泛。本文将对机器学习在生物工程中用于EEG信号处理的研究进行综述。

首先，我们将回顾机器学习在EEG信号处理中的常用方法。这些方法包括但不限于支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）等。我们将评估这些方法在处理EEG信号时的优缺点，以及其在生物工程中的具体应用。

其次，我们将讨论机器学习在EEG信号处理中的挑战和未来发展方向。当前，机器学习在处理EEG信号时仍面临着诸多挑战，包括数据噪声、复杂特征提取等。我们将探讨如何克服这些挑战，以及未来可能的发展方向，包括跨学科合作、深度学习技术的不断完善等。

最后，我们将总结目前机器学习在生物工程中用于EEG信号处理的研究现状，并展望未来的发展趋势。通过这样的综述，我们可以更好地了解机器学习在处理EEG信号中的应用情况，为未来的研究提供参考。

总的来说，机器学习在生物工程中用于EEG信号处理的研究具有重要的理论和应用意义，本综述将有助于促进相关领域的学术交流和技术发展。