小波变换在EEG视觉伪信号修正中的新应用

"一种新的基于小波变换的EEG视觉伪信号修正方法 (2006年)，由金盟涛、邹俊忠、王行愚、王蓓在华东理工大学学报(自然科学版)发表，文章编号1006-3080(2006)11-1331-06，中国分类号TP391.4，文献标识码A。" 本文介绍了一种创新的EEG（脑电图）信号处理技术，用于在基准EEG信号和视觉信号未知的情况下修正EEG中的视觉伪信号（OA）。视觉伪信号是由于眨眼、眼球运动等非脑部活动引起的干扰，影响了EEG数据的准确分析。研究人员采用了平稳小波变换（SWT）这一数学工具来解决这一问题。 平稳小波变换是一种特殊的小波分析方法，它保留了信号的时间和频率局部特性，适用于非平稳信号的处理。在本文的方法中，首先对原始EEG信号进行SWT，将信号分解成不同频率成分的系数。接着，针对低频部分的系数进行两次阈值去噪处理，这一步骤旨在去除与视觉伪信号相关的高频噪声，同时尽可能保留原始EEG信号的信息。去噪后的系数再通过反变换进行信号重构，以得到更纯净的EEG信号。 实验结果证实了该方法的有效性。即使在基准EEG信号和视觉信号条件未知的情况下，该方法也能有效地去除OA，且对于眨眼和眼球运动产生的伪信号同样适用。为了进一步验证其效果，研究者对比了使用不同方法处理后的信号，结果显示，基于小波变换的修正方法在去除视觉伪信号方面表现出显著优势。 这项工作在EEG信号处理领域提供了一个重要的贡献，为临床神经科学和生物医学工程中的EEG数据分析提供了新的工具，有助于提高脑电图信号的解析精度，从而在癫痫监测、认知功能研究等领域有潜在的应用价值。通过这种方法，科学家和医生可以更准确地解析脑电信号，减少伪信号对研究和诊断的影响。