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脑电图 (EEG) 是一种广泛用于临床和日常生活的大脑活动测量设备。除了去噪和潜在分类之外，EEG 处理中的一个关键步骤是提取相关特征。拓扑数据分析 (TDA) 作为一种新兴工具，能够从不同于传统方法的角度分析和理解数据。作为图分析的高维类比，TDA 可以模拟成对关系之外的丰富交互。它还区分了 EEG 时间序列的不同动态。TDA 在 EEG 处理界仍然鲜为人知，但它非常适合 EEG 信号的异构性质。这篇简短的评论旨在快速介绍 TDA 以及如何将其应用于包括脑机接口 (BCI) 在内的各种应用中的 EEG 分析。在介绍本文的目的之后，本文解释了 TDA 的主要概念和思想。接下来，详细介绍了如何将其实现为 EEG 处理，最后讨论了该方法的优点和局限性。
拓扑数据分析作为脑电图处理的新工具
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