小波与独立分量分析在脑电信号伪迹消除中的应用

"本文详细探讨了独立分量法在脑电信号预处理中的应用，结合小波变换进行伪迹消除，特别是在处理工频干扰、心电、眼电等伪迹方面。作者陈颖萍在其硕士论文中，研究了不同消除方法，并提出了一种小波变换与独立分量分析相结合的新方法，尤其适用于临床癫痫脑电图的预处理。" 在脑电图（EEG）分析中，由于信号采集过程中会受到多种干扰，如工频干扰、心电信号和眼电信号等，这些伪迹的存在严重影响了脑电信号的真实性和可分析性。独立分量分析（ICA）作为一种盲源分离技术，能够在没有先验知识的情况下，从多通道信号中分离出独立的源信号，对于去除脑电信号中的非脑源性干扰非常有效。 小波变换作为强大的信号分析工具，因其多分辨率分析能力而被广泛应用。它能将信号分解为多个不同频率的子带，使得伪迹可以在特定频带内被定位并清除。对于那些无法获取同步参考源信号或者观测信号数量少于源信号数量的情况，小波变换成为首选的预处理方法。 当观测信号数量大于或等于独立源信号数量时，ICA的优势更为明显。尤其在有同步参考源信号的情况下，ICA可以更精确地分离出伪迹，提高信号处理效果。论文中，作者提出了将小波变换与ICA结合的新方法，用于临床癫痫脑电图的预处理。这种方法不仅能有效地提取出癫痫特征波，还有助于同时去除多种类型的伪迹，如工频干扰、眼电信号和肌电信号，同时增强有用的特征信号。 该研究不仅深化了对小波变换和ICA在脑电信号处理领域的理解，还为实际的临床应用提供了实用的技术支持，尤其是对于癫痫等脑部疾病的诊断和研究。这种预处理技术的通用性、高效性和稳定性使其成为脑电信号处理领域的一个重要进展。