FBLPF-ABOW：一种用于单通道 EEG 信号眨眼伪迹去除的有效方法

该研究针对单通道 EEG 的眨眼伪迹去除问题，提出 FBLPF-ABOW：根据代表性眨眼信号构造自适应双正交小波，替代不同被试共用固定小波函数的处理方式。基于摘要分析，未取得论文全文。 方法包括三个步骤：首先，使用前向—后向低通滤波器（FBLPF）和固定长度窗口检测眨眼伪迹区间；其次，依据最具代表性的眨眼信号构造自适应双正交小波（ABOW）；最后，对检测到的信号采用 ABOW-DWT 进行滤波，并通过基于相似度的方法自动选择离散小波变换（DWT）的分解深度。核心思路是让小波函数适应信号特征，以回应固定小波难以兼顾个体差异的问题，而非依赖多通道空间信息。 作者报告，在半模拟和真实 EEG 信号实验中，与八种被作者称为当前先进的方法相比，该方法能更有效地去除眨眼伪迹，同时减少神经信息损失。摘要未提供数据集、被试数、通道位置、具体对照方法、指标定义或数值，因此不能量化优势，也不能确认跨被试或跨会话的适用性。作者将根据信号特征构造自适应小波用于该任务的思路称为首次提出，其首创性尚未独立验证。 复现时需核对代表性眨眼信号的选择规则、检测阈值与窗口长度、ABOW 的构造过程、相似度计算及分解深度选择准则，以及半模拟信号的生成方式和真实 EEG 的参照标准。实验协议、消融及统计信息尚未验证；尤其需确认伪迹去除与神经信息保留分别如何评估。该研究直接涉及 EEG 预处理，但摘要没有报告其对下游 BCI 任务性能的影响。