2010年：高效去除脑电信号工频干扰的算法比较

本文主要探讨了在微弱的脑电图(EEG)信号中处理工频干扰的问题，因为工频干扰（通常指50Hz或60Hz的交流电源干扰）对EEG信号的提取和分析造成了严重困扰。传统的陷波器（notch filter）设计在移除干扰的同时，可能会削弱信号的某些部分，这显然是不理想的。 作者们针对这一问题，研究了三种稳健的算法来应对工频干扰：一是基于零极点分布原理的陷波器设计，这种方法旨在精确地定位并抑制干扰频率，减少对有用信号的影响；二是自适应滤波器，通过实时调整滤波参数以适应信号的变化，提高了抗干扰性能；三是独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA），这是一种非线性信号处理技术，能够分离出信号中的独立成分，包括可能的脑电信号和干扰成分，具有保留有用信号特性的同时有效消除噪声的优势。 实验结果显示，这三种算法均表现出良好的工频干扰抑制效果，相较于传统陷波器，它们对工频附近频谱的影响较小，从而克服了传统方法的局限性。特别是独立成分分析算法，其出色的性能在实验中表现出来，不仅能够成功移除工频干扰，而且对有用脑电信息的保留更为高效，显示出更高的优越性。 此外，这些算法不仅适用于脑电图信号处理，还具有广泛的应用前景，可以推广到其他需要进行频谱干扰抑制的领域，如生物医学信号处理、通信工程或其他电子设备的信号质量改善。因此，本文的研究对于提高信号处理的准确性，尤其是在高精度的神经科学研究中，具有重要的理论和实践意义。