自适应回归算法：脑电伪迹消除的新突破

本篇论文深入探讨了自适应回归方法在脑电伪迹消除领域的应用。作者王璐、吴小培、林琴和李文娟来自安徽大学计算智能与信号处理重点实验室，他们针对长程脑电数据中存在的时变性伪迹问题，对传统的批处理回归方法进行了改进。在脑电信号中，诸如心电、眼电等伪迹严重影响了信号的分析，特别是在癫痫诊断和认知研究中，眼电干扰尤为关键。 通常，回归法因其计算简便，在脑电伪迹消除中被广泛应用，尤其是在处理眼电干扰方面。然而，批处理回归算法在处理长时间的脑电数据时，由于伪迹混入过程的时间变化特性，其效果可能会大打折扣。为解决这一问题，论文提出了一种基于滑动窗口的自适应回归系数估计方法。这种方法能够实时调整回归参数，更好地适应不断变化的伪迹特征，从而提高了时变跟踪性能。 实验结果显示，这种自适应回归算法在实际应用中展现出了优秀的消噪效果，能够在长时间的脑电数据处理中有效地去除眼电伪迹，减少了误诊的可能性，并有利于脑电认知研究的准确性。这篇论文为脑电伪迹消除提供了一种新的、有效的策略，对于提升脑电信号的质量和分析可靠性具有重要意义。通过滑动窗口技术，回归算法得以实现动态适应，从而更好地服务于脑电学研究和临床实践。