EEG 眼电伪迹去除：面向便携应用的 DWT 与 ANC 结合改进方法

基于摘要分析。该研究针对便携式单通道 EEG 的眼电伪迹（OA）去除问题，提出结合离散小波变换（DWT）与自适应噪声抵消（ANC）的方法，核心贡献是利用 EEG 自身的小波系数构造 OA 参考信号，以适应可穿戴设备对传感器配置的限制。 机制方面，摘要明确指出，方法使用 EEG 中三个最低频的小波系数构造 OA 参考信号，再结合 ANC 进行伪迹去除。这一路径不依赖多通道源信号，契合单通道便携监测场景；但小波基、分解层级、系数选择的具体含义，以及 ANC 的滤波结构和更新规则尚未验证，不能仅凭摘要还原实现。 评估使用了模拟数据和实测数据，对照包括基于平稳小波变换的方法，以及作者此前基于小波包变换和独立成分分析的工作。作者报告，新方法在真实 EEG 信号恢复和跟踪性能方面有所改善，但摘要未提供具体指标、数值或统计信息。研究还在 EUFP 7 的 OPTIMI 项目所记录的数据上进行了应用与评估；作者报告，该方法能有效去除 OA，并满足该项目所代表的便携式患者监测需求。 复现时需要核对模拟数据中的真实 EEG 与伪迹构造方式、实测数据的参考依据、对照参数和信号保真评价，特别关注参考信号是否混入真实低频 EEG，以及自适应抵消是否影响这些成分。这些属于待验证事项，而非已证实的缺陷。实验协议、消融及统计信息尚未验证；摘要也不足以判断去伪迹后是否改善 BCI 下游任务表现。