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腦電圖（EEG）信號采集與處理的技術原理主要涉及以下幾個方面：

信號采集：腦電圖信號通過放置在頭皮上的電極采集大腦皮層的電活動。電極類型包括濕電極、干電極和半干電極，其中濕電極具有低阻抗和高信噪比，但使用不便；干電極使用方便但信噪比較低；半干電極結合了兩者優點，通過電解質層建立穩定的電-頭皮界面。電極通常按照國際10-20系統分布，以確保信號的準確性和一致性。

信號放大與濾波：采集到的腦電信號非常微弱，通常需要經過前置放大器進行放大。放大后的信號會通過高通、低通和帶通濾波器去除噪聲，保留感興趣的頻率范圍。此外，工頻陷波器可以有效去除50Hz或60Hz的工頻干擾。

信號預處理：預處理步驟包括濾波、重參考、分段、極限校正、壞通道檢測與修復、異常段落剔除和偽跡去除等，以提高信號質量并去除噪聲。獨立成分分析（ICA）等技術也可用于去除肌電活動等噪聲。

信號特征提取與分類：預處理后的信號可以進一步進行特征提取，如時域、頻域和空域特征（如功率譜、自相關函數、熵等）。這些特征可用于區分不同的腦電狀態或識別特定的腦活動模式。分類方法通常包括支持向量機、神經網絡等機器學習算法。

信號數字化與存儲：經過處理的信號通常通過模數轉換器（ADC）轉換為數字信號，并存儲在計算機中，便于后續分析和可視化。現代腦電圖系統還支持實時顯示和遠程傳輸。

信號處理技術：除了基本的濾波和放大，腦電圖信號處理還包括分頻、功率譜分析、時域分析、空域分析和圖像處理等方法。這些技術有助于更深入地理解腦電活動的特征和規律。

腦電圖信號采集與處理是一個復雜的過程，涉及從信號采集、放大、濾波、預處理到特征提取和分類等多個步驟，旨在提高信號質量并提取有價值的信息，為臨床診斷和科學研究提供支持。