EEG 数据中的伪迹检测与校正：综述

基于摘要分析。本文聚焦 EEG 应用中由多种伪迹造成的低信噪比问题，综述经典与近期的伪迹检测和校正技术，重点覆盖论文写作前约五年的相关工作，并比较各类方法的优缺点、提出未来研究方向。 摘要描述的方法范围从检测并剔除受伪迹污染的信号片段，到从 EEG 信号中提取噪声成分。这两类处理路径分别涉及数据片段的取舍与信号成分的分离，可作为理解 EEG 伪迹处理方案的基本框架；但摘要未列出具体算法、伪迹类型或方法选择标准，尚不能据此判断各方法的适用条件与性能排序。 本文的贡献定位是综述与方法比较，而非发布新的 EEG 算法、模型或数据集。摘要未提供定量比较结果；检索范围、文献纳入标准、所涉及的数据集与被试、评估协议、消融及统计信息尚未验证。若用于 EEG 或 BCI 预处理方案选择，需进一步核对全文中各方法对有效神经信号保留、数据损失及下游任务影响的讨论，不能将伪迹校正直接等同于解码性能提升。