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脑电信号是通过使用放置在头皮上的电极放大和记录大脑的自发生物电位来获得的。虽然事实证明这种信号有助于以高时间分辨率发现大脑活动的变化，但它受到非平稳和频繁伪影的污染。人们开发了大量降噪技术，并取得了显著的效果。然而，它们通常需要多通道信息和额外的参考信号，不是完全自动化的，需要人工干预，而且大多是离线的。随着脑机接口的普及和脑电图在日常活动和其他生态环境中的应用，人们越来越需要一种强大的、在线的、近乎实时的去噪技术，这种技术不需要额外的参考信号，是完全自动化的，不需要人工监督或多通道信息。这项研究通过引入 onEEGwaveLAD 来丰富知识体系，这是一种新颖的、全自动的、在线的、基于 EEG 小波的学习自适应去噪器管道，用于识别和减少伪影。它是一个特定的框架，可以实例化各种类型的伪影，为实时去噪铺平了道路。作为同类中的第一个，它针对眨眼检测和减少的特定问题进行了描述和实例化，并通过对 30 名参与者的信噪比进行一般和特定分析进行了评估。
onEEGwaveLAD：一种全自动在线 EEG 小波...
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