EEG信号处理：方法与应用

EEG信号处理是一门关键的领域，它专注于研究和分析脑电图（Electroencephalogram, EEG）数据，这是一种记录人脑神经活动的非侵入性技术。本文档标题《EEG Signal Processing》由Saeid Sanei和J.A. Chambers两位专家共同编著，他们来自英国卡迪夫大学的数字信号处理中心。该书版权属于John Wiley & Sons Ltd，强调所有内容受版权保护，未经许可不得任何形式复制、存储、传输或扫描，除非符合1988年的《版权、设计和专利法》或者通过Copyright Licensing Agency Ltd的授权。 在EEG信号处理中，研究的核心内容包括但不限于以下几个方面： 1. **信号采集**：首先，需要使用专门的EEG设备，如脑电帽，将头皮上的电极连接到大脑皮层的不同区域，以捕获神经元的电信号变化。 2. **预处理**：收集到的原始数据通常包含噪声和干扰，预处理阶段包括去除眼动、肌电干扰、滤波等，以提高信号的质量和准确性。 3. **特征提取**：通过对处理后的信号进行频域分析（如傅立叶变换）、时域分析（如小波变换）或事件相关电位分析（ERP），提取有用的特征，这些特征可以反映大脑特定区域的活动模式。 4. **信号分析**：使用统计学方法（如平均值、方差、相关性）或机器学习算法（如支持向量机、深度学习）对特征进行分析，以识别不同认知状态、情绪或疾病状态下的脑电活动模式。 5. **应用领域**：EEG信号处理广泛应用于医学诊断（如癫痫监测、睡眠障碍研究）、心理学研究（如认知负荷评估）、人机交互（如脑机接口）以及神经科学研究等领域。 6. **软件工具和库**：为了实现上述步骤，许多专业软件工具和编程库，如MATLAB、Python（如MNE-Python）、开源的FieldTrip等，被广泛用于EEG信号处理的各个环节。 EEG信号处理是一个复杂的跨学科领域，结合了生物学、计算机科学和工程学的知识，对于理解大脑功能、疾病机制以及人机交互具有重要意义。对于那些对此感兴趣的专业人员和研究人员来说，这本著作提供了深入学习和实践的宝贵资源。