二、核心内容：
（1）伪迹检测
脑电伪迹是指在采集脑电信号的过程中因外部干扰或内部因素而产生的无关信号。脑电信号本身非常微弱，很容易受到来自外部环境的干扰，如电源设备，电磁冲击等。这些干扰信号会叠加在脑电信号中，造成脑电信号的畸变，因此去除脑电伪迹的干扰是脑电数据处理的关键一步。脑电伪迹可以分为两类：生理伪迹和非生理伪迹。生理伪迹是由于生理过程引起的信号变化，如眼电信号、肌电信号和心电信号等。这些信号与脑电信号在频率范围上存在重叠，会对脑电信号的分析和解读产生干扰。非生理伪迹是由于外部环境干扰或设备问题引起的，如电源噪声、电缆松动、放置不当等原因。虽然这些外部干扰信号与脑电信号在频谱特性上不同，但它们的存在同样会对脑电信号的分析和解释造成影响。
图5 常见的伪迹形式
图6展示了针对眨眼、肌电、咀嚼等伪迹实现的基于脑区自适应选择的多分类器融合的多伪迹检测算法。首先针对不同类型伪迹出现的脑部区域进行定性分析，通过获取不同伪迹发生时的平均功率谱密度（APSD），映射回脑区所在位置，可以发现，同一类伪迹出现的区域出现的脑部区域是相对固定的，而所研究的伪迹中有的类别会出现在同一区域。因此通过APSD确定多伪迹研究的脑部区域。在通过一种两阶段的特征选择方法（RelifF、mRMR）对提取的多维度特征进行降维处理，降低特征的冗余度，在保证低时间成本的同时，保证较好的准确性。然后使用提取的特征训练了多个分类器，这些分类器可以分别检测不同的伪迹。最后将这些性能优越的单分类器进行融合，实现对多类伪迹的检测和识别。
图6 基于脑区自适应选择的多分类器融合的多伪迹检测算法