神经网络在 EEG 特征选择与噪声消除中的应用探析

"这篇论文是关于神经网络在脑电图(EEG)特征选择中的应用的综述，探讨了如何通过现代方法优化EEG信号处理，以提高神经网络在分类任务上的性能。主要关注的特征提取技术包括快速傅里叶变换(FFT)、小波变换(WT)以及机器学习在EEG分析中的应用。" 本文首先介绍了 EEG 的基本原理，它通过电极捕捉大脑的电活动来帮助诊断和治疗多种疾病。随着神经网络技术的进步，科研人员对 EEG 的研究兴趣日益增长。然而，为了训练高精度的神经网络模型，需要对 EEG 信号进行预处理，以减少噪声和伪影的影响。 快速傅里叶变换(FFT)和小波变换(WT)是两种常用的方法，用于分析 EEG 信号的频域特性。FFT 可以揭示信号在不同频率成分上的分布，有助于识别特定的脑电活动模式。而 WT 则提供了一种时频分析手段，能够在时间分辨率和频率分辨率之间取得平衡，对于瞬态信号如脑电波的检测特别有用。 在 EEG 特征提取中，机器学习算法也扮演着重要角色。这些算法可以自动识别 EEG 数据中的关键特征，进一步用于分类或预测任务。本文详细讨论了过去十年中采用的各种特征提取策略，强调了在使用神经网络前对 EEG 信号进行精细化处理的重要性。 论文的核心部分是对识别和去除 EEG 伪影的详细步骤的分析。伪影通常是由生理因素或实验环境导致的非脑源性信号，它们可能干扰到神经网络的分类效果。因此，有效的伪影去除是提高神经网络分类性能的关键。作者提出了各种方法，包括滤波技术和特征选择策略，旨在最大化利用神经网络的潜力，提升脑电信号分类的准确性。 这篇综述论文为 EEG 研究者提供了深入理解 EEG 信号处理和特征提取的现代技术的窗口，有助于他们在神经网络应用中实现更高效的信号分类。通过对 EEG 信号的精细化处理，研究人员可以更好地挖掘大脑活动的潜在信息，从而推动神经科学和临床实践的进步。