计算机应用

作者：秦静, 孙法莉, HUI Fang, 汪祖民, 高兵, 季长清

单位：1.大连大学 软件工程学院，辽宁 大连 116622；2.大连大学 信息工程学院，辽宁 大连 116622；3.拉夫堡大学 计算机科学学院，英国 LE113 TU；4.大连大学 物理科学与技术学院，辽宁 大连 116622

关键词：可穿戴脑电图设备,实时监测,脑电信号采集,脑电信号处理,脑电信号分类

基金：国家自然科学基金资助项目(62002038)

可穿戴脑电图（EEG）设备是一种用于日常实时监测的无线EGG系统，因其便携性、实时性、无创性及低成本等优势迅速发展并得到广泛应用。该系统主要由信号采集模块、信号处理模块、微控制模块、通信模块及电源模块等硬件部分以及移动终端模块和云存储模块等软件部分组成。就可穿戴EEG设备关键技术进行论述。首先，阐述了对EGG信号采集模块的改进，另外对可穿戴EEG设备信号预处理模块、信号的降噪、伪影处理及特征提取技术进行比较；然后，对机器学习、深度学习分类算法的优缺点进行分析，并对穿戴式EEG设备的应用领域进行总结；最后，提出可穿戴EEG设备的关键技术未来的发展趋势。

来源：2022年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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