单通道脑电信号中伪迹去除研究及伪迹去除工具箱开发的开题报告.docx

单通道脑电信号中伪迹去除研究及伪迹去除工具箱开发的开题报告
一、选题背景及意义：
脑电信号（EEG）是反映人类大脑活动的一种生物电信号，其具有非侵入性、高时序性、高灵敏度等优点，在生理学、神经科学、心理学等领域中广泛应用。然而，单通道脑电信号在记录过程中容易受到肌电、眼动等伪迹的干扰，从而影响信号的质量以及结果的准确性。因此，如何去除脑电信号中的伪迹成为了EEG信号处理研究领域中的一个重要问题。
目前，国内外学者已经对伪迹去除方法进行了大量的研究。常见的方法包括基于独立成分分析（ICA）的伪迹去除方法、基于小波变换的伪迹去除方法、基于自适应滤波器的伪迹去除方法等。但是，这些方法存在着诸多问题。例如，ICA方法需要满足时间上独立性和统计上独立性，因此在实际应用中有时会遇到一些问题；小波变换方法虽然有较好的时间-频率局部分辨率，但是对不同类型的信号和伪迹有一定的选择性；自适应滤波器方法需要确定各种滤波器的滤波参数，需要人工调整的成分过多。
本研究旨在探究单通道脑电信号中伪迹去除的实用方法，选取合适的方法对伪迹进行去除，并开发一款工具箱，便于日后的研究应用。
二、主要研究内容：
本次研究的主要内容包括以下几个方面：
1.伪迹去除方法的调研及分析。主要涉及独立成分分析、小波变换、自适应滤波器以及其他常用方法的优缺点评价、适用范围等。并综合分析各种方法的优劣，选取合适的方法进行后续研究。
2.伪迹去除算法的实现。依据选取的方法，选取合适的算法，对单通道脑电信号中的伪迹进行去除。主要包括算法的编写、实验数据的收集以及算法效果的评估等。
3.工具箱的开发。根据伪迹去除算法，开发一款基于MATLAB平台的工具箱。主要包括工具箱的界面设计、功能实现等。
三、预期成果及创新点：
1.探究并针对单通道脑电信号中的伪迹问题制定了实用可行的伪迹去除方法，丰富了脑电信号处理领域的研究方法。
2.实现及评价了不同的伪迹去除算法，得到各算法的优缺点及应用情况。
3.开发了一款以MATLAB平台为基础的伪迹去除工具箱，为脑电信号处理领域的实际应用提供了方便。
四、研究方法及步骤：
1.调研与分析。收集相关论文，综合分析常用的伪迹去除方法的原理及使用范围；评价各种算法在去除伪迹方面的效果、优缺点。
2.伪迹去除算法的实现。选定一种或多种算法，编写代码实现伪迹去除，并选用样本数据进行对比分析算法的性能。
3.工具箱的开发。基于伪迹去除算法，开发基于MATLAB平台的伪迹去除工具箱，设计用户界面，实现不同算法的图形化控制，方便用户进行伪迹去除。
五、预期时间安排：
本研究预计用时约半年，时间安排如下：
第一周至第三周掌握脑电基础知识，建立单通道脑电模型
第四周至第六周调研相关的伪迹去除方法并分析
第七周至第九周实现伪迹去除算法并进行实验
第十周至第十三周整理算法实验结果，编写论文
第十四周至第十六周开发基于MATLAB的工具箱
第十七周至第十八周进行工具箱测试和性能优化
第十九周至第二十周编写最终论文并提交
六、预期效果：
本研究将通过调研分析、算法实现以及工具箱的开发，解决单通道脑电信号中伪迹去除的问题，提供一种实用、可行的处理方法，并开发了一款伪迹去除工具箱，以此帮助研究和应用人员更好地处理和分析脑电信号数据。