【SCI论文写作】机器学习与时间序列医疗健康预测——（EEG）的获取与预处理：Python 实现

当前时间：2025-05-29

脑电图（Electroencephalography, EEG）作为一种非侵入性的神经生理监测技术，在医疗健康领域，尤其是在神经科学研究、疾病诊断（如癫痫、睡眠障碍）、脑机接口（BCI）等方面扮演着至关重要的角色。原始EEG信号通常包含复杂的生理信息，但也极易受到各种噪声和伪迹的污染，这为后续的数据分析和解读带来了巨大挑战。因此，对EEG数据进行系统有效的预处理是确保分析结果可靠性和准确性的前提。本报告旨在详细阐述如何使用Python语言及其相关的科学计算库，选择合适的公共EEG数据集，并实施一套完整的预处理流程，包括缺失值处理、噪声过滤、数据标准化/归一化以及特征提取。

1. EEG 数据集选择与获取

选择一个合适的EEG数据集对于后续的分析至关重要。理想的数据集应具备公开可获取、详细的实验范式说明、充足的被试数量和数据质量等特点。在众多的公共EEG数据集中，PhysioNet EEG Motor Movement/Imagery Dataset (eegmmidb) 是一个广泛应用于运动想象BCI研究的数据集，具有以下特点：