视觉工作记忆任务脑电信号特征频段分析与工频干扰去除方法

本篇文档主要讨论了在生物医学工程领域，针对健康人视觉工作记忆任务的多通道脑电信号预处理方法。文章以"去除工频干扰-陈宝林最优化方法第二次作业答案"为标题，重点介绍了两种关键的预处理技术：基线漂移的消除和工频干扰的去除。 首先，关于基线漂移的处理，作者提到基线漂移是脑电信号中常见的噪声源，可能由人体呼吸、传感器移动等因素引起。为了消除这种影响，研究采用了多项式拟合法。多项式拟合法通过polyfit函数计算出信号的多项式系数，然后用polyval函数生成拟合曲线，最后通过信号减去拟合信号，达到去除基线的目的。MATLAB提供了强大的工具箱支持这一过程。 其次，工频干扰源自市电的50Hz频率，对脑电信号采集产生干扰。文献指出，这种干扰通常表现为频谱图中50Hz处的尖峰。为了消除工频干扰，研究者运用了陷波器技术，这是一种滤波器，能够有效地抑制特定频率范围内的噪声，确保脑电信号的纯净度。 该研究的背景中，工作记忆被定义为一种短期存储和处理信息的认知系统，对于复杂的认知任务至关重要。视觉工作记忆作为其子类，对于人类高级认知活动具有重要作用。脑电信号，特别是EEG，由于其高时间分辨率和频域特征，成为研究工作记忆神经机制的重要工具。不同频段的EEG活动，如θ、α、γ，已被证实与工作记忆阶段的加工过程相关。 实验设计中，研究者从五位受试者的脑电数据中挑选了4名受试者的10次视觉工作记忆任务中32导联的脑电数据，特别是在记忆延迟阶段（即3s），这是工作记忆的关键时期。数据采集采用了延迟样本匹配范式，涉及注视、编码、保持和探测四个步骤，每个步骤都有明确的时间控制。 总结来说，本篇文章探讨了如何通过多项式拟合法和陷波器技术对脑电数据进行预处理，以便更准确地提取与视觉工作记忆相关的频段特征，从而深入研究工作记忆的神经基础。这是一项实用且理论丰富的研究，对于理解和改善大脑认知功能有着重要的实践意义。