神经网络与脑电信号融合
第一部分脑电信号采集与预处理2
第二部分神经网络模型构建7
第三部分融合策略与方论11
第四部分实验设计与评估指标17
第五部分融合效果分析21
第六部分应用场景与案例26
第七部分挑战与未来展望31
第八部分研究成果与贡献36
第一部分脑电信号采集与预处理
关键词关键要点
脑电信号采集技术
1.采集设备的选择与配置：脑电信号采集通常使用脑电图
（EEG）设备，包括电极、放大器、滤波器和数据采集系统。
现代采集设备具备高采样率、低噪声和便携性等特点，以适
应不同实验和研究需求。
2.电极布局与固定：电极布局应遵循国际10-20系统，确
保信号质量。电极固定方需稳固且舒适，以减少伪迹和提
高数据可靠性。
3.信号采集过程中的伪迹控制：伪迹主要来源于运动、肌
电干扰、电气干扰等。采用适当的滤波技术、电极布局优化
和信号处理方可以有效减少伪迹。
脑电信号预处理方
1.信号滤波：脑电信号预处理的第一步是滤波，以去除低
频（如50/60HZ的工频干扰）和高频（如50-lOOHz的肌电
干扰）噪声。常用的滤波方包括带通滤波、陷波滤波和自
适应滤波。
2.信号去噪：去噪技术包括独立成分分析（ICA）、主成分
分析（PCA）和自适应噪声消除（ANC）等，旨在识别和去
除非脑电信号成分。
3.信号校正：对脑电信号进行校正，如基线校正、重参考
和空间滤波，以提高信号质量和后续分析的可信度。
脑电信号特征提取
1.时间域特征：包括平均振幅、峰峰值、频率等，这些特
征可以反映脑电信号的时域变化。
2.频域特征：通过傅里叶变换（FFT）等方将时域信号转
换为频域，提取不同频段的能量和功率，如口、。、。、a波
等。
3.时频域特征：结合时间域和频域信息，如短时傅里叶变
换（STFT）和小波变换，以更全面地描述脑电信号的动态
特性。
脑电信号融合技术
1.融合方选择：根据具体应用需求选择合适的融合方，
如加权平均、主成分分析（PCA）融合、贝叶斯融合等。
2.融合参数优化：融合参数的设置对融合效果有重要影响，
如权重分配、特征选择等，需要通过实验和数据分析进行优
化。