基于改进UNet的脑电信号去噪方法研究

基于改进UNet的脑电信号去噪方法研究

1. 引言

脑电图（Electroencephalogram, EEG）是通过电极记录大脑神经元群电活动的一种无创检测技术，在神经科学、临床诊断和脑机接口等领域具有广泛应用价值。然而，脑电信号极其微弱（通常为微伏级别），且容易受到各种噪声干扰，严重影响信号质量和后续分析的准确性。传统去噪方法如滤波、独立成分分析等存在一定局限性，而深度学习技术，特别是UNet架构，为脑电去噪提供了新的解决方案。

本文将从UNet基础架构出发，系统探讨如何通过多种技术手段提升UNet在脑电去噪任务中的性能，包括网络结构优化、注意力机制引入、损失函数设计、训练策略改进等方面，并提供详细的Python实现代码。

2. 脑电信号噪声特性分析

2.1 主要噪声类型

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy