来源: 网络 2025-06-10
脑电图（EEG）信号采集与处理的技术原理主要涉及以下几个方面：
信号采集：脑电图信号通过放置在头皮上的电极采集大脑皮层的电活动。电极类型包括湿电极、干电极和半干电极，其中湿电极具有低阻抗和高信噪比，但使用不便；干电极使用方便但信噪比较低；半干电极结合了两者优点，通过电解质层建立稳定的电-头皮界面。电极通常按照国际10-20系统分布，以确保信号的准确性和一致性。
信号放大与滤波：采集到的脑电信号非常微弱，通常需要经过前置放大器进行放大。放大后的信号会通过高通、低通和带通滤波器去除噪声，保留感兴趣的频率范围。此外，工频陷波器可以有效去除50Hz或60Hz的工频干扰。
信号预处理：预处理步骤包括滤波、重参考、分段、极限校正、坏通道检测与修复、异常段落剔除和伪迹去除等，以提高信号质量并去除噪声。独立成分分析（ICA）等技术也可用于去除肌电活动等噪声。
信号特征提取与分类：预处理后的信号可以进一步进行特征提取，如时域、频域和空域特征（如功率谱、自相关函数、熵等）。这些特征可用于区分不同的脑电状态或识别特定的脑活动模式。分类方法通常包括支持向量机、神经网络等机器学习算法。
信号数字化与存储：经过处理的信号通常通过模数转换器（ADC）转换为数字信号，并存储在计算机中，便于后续分析和可视化。现代脑电图系统还支持实时显示和远程传输。
信号处理技术：除了基本的滤波和放大，脑电图信号处理还包括分频、功率谱分析、时域分析、空域分析和图像处理等方法。这些技术有助于更深入地理解脑电活动的特征和规律。
脑电图信号采集与处理是一个复杂的过程，涉及从信号采集、放大、滤波、预处理到特征提取和分类等多个步骤，旨在提高信号质量并提取有价值的信息，为临床诊断和科学研究提供支持。
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