【摘 要】
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脑电图（Electroencephalogram,EEG）信号是利用脑电帽等精密电子设备采集的脑细胞群的自发性、节律性电活动。随着最近的脑电采集设备的发展,EEG信号在诸多领域得到了广泛的应用,其中包括空间认知提升领域。然而脑电采集设备大多为非侵入式干电极,虽然避免了设备植入对人体健康造成的风险,使得脑电采集更加简单方便,但不可避免地容易在采集过程中引入各种噪声,诸如眼电、心电、肌电等。这对后续E
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61876165、No.61503326）；
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脑电图（Electroencephalogram,EEG）信号是利用脑电帽等精密电子设备采集的脑细胞群的自发性、节律性电活动。随着最近的脑电采集设备的发展,EEG信号在诸多领域得到了广泛的应用,其中包括空间认知提升领域。然而脑电采集设备大多为非侵入式干电极,虽然避免了设备植入对人体健康造成的风险,使得脑电采集更加简单方便,但不可避免地容易在采集过程中引入各种噪声,诸如眼电、心电、肌电等。这对后续EEG信号的分析产生严重的干扰,影响EEG信号分析结果。因此需要对采集到的EEG原始信号进行预处理,去除噪声。首先,对于空间认知领域的EEG信号预处理。针对部分数据需去除较多伪迹、要求预处理结果精细的问题,本研究结合独立成分分析（Independent component analyze,ICA）和独立成分（Independent component,IC）手动检测等技术设计了针对空间认知EEG数据的高精度预处理方法。其次,针对部分数据存在数据量大、处理时间长、处理步骤繁琐、需要大量专业预处理知识的问题,本研究结合ICA和IC自动分类等技术设计了一套自动的预处理方法。使得EEG信号的处理更加简单方便,解决了数据量大难以人工处理的问题。最后,本研究对上述内容进行了实验与分析。本实验采用实际采集的空间认知训练数据,分别对原始数据、传统预处理方法预处理后的数据、高精度预处理方法预处理后的数据以及全自动化预处理方法预处理后的数据进行了分析和对比。验证了高精度预处理方法与全自动预处理方法在空间认知数据预处理应用中的优越性。
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