脑电信号是脑细胞群的自发性电活动。脑电图(Electroencephalogram,EEG)是大脑神经细胞群的电活动的总体效应在大脑皮层和头皮表面上的反映。脑电图数据是通过贴在头皮表面上的电极记录的,极易收到一些干扰成分的影响,这些干扰成分会对脑电信号的分析处理产生很多不利影响。因此伪迹消除在脑电信号的分析及研究中起着非常重要的作用。作为现代非平稳信号分析工具,小波变换的多分辨率分析特性使我们能够聚焦到信号的每一个细节,利用它的带通特性可以方便地将观测信号中的一些窄带信号提取或消除;独立分量分析(Independent Component Analys,ICA)则从一个全新的盲源分离角度为多道脑电信号处理提供了一种有效的手段。本文在综述国内外研究现状的基础上对小波变换和独立分量分析在脑电信号预处理中的应用进行了以下几个方面的研究讨论:针对各种不同记录情况下的常见脑电伪迹(工频干扰、心电、眼电伪迹),分别通过实验比较研究其各种伪迹消除方法,找出其最佳的消除方法。研究结果说明小波变换和独立分量分析方法具有普遍的适用性。尤其是在无同步记录参考源信号,且观测信号数目少于独立源信号数目时,一般可利用小波变换的多分辨率特性,将含有伪迹的脑电信号进行多尺度分解,得到不同频带的子带信号,然后对含有伪迹的子带信号进行处理,以达到去除伪迹的目的。在观测信号数目大于或等于独立源信号数目时,ICA方法是最有效的伪迹消除方法,且在有同步记录参考源信号的情况下,伪迹分离的效果更为理想。在以上方法研究的基础之上,本文还发展了一种小波变换和独立分量分析相结合的方法,并将它应用于临床癫痫脑电预处理中,实验初步说明该方法有效的提取出了癫痫特征波,为癫痫脑电的进一步处理打下基础。该方法可以说是一种通用、高效和稳定的脑电信号预处理技术,可以应用于多种脑电伪迹的同时消除(例如工频干扰、眼电和肌电等伪迹),并在去除伪迹的同时增强所需要的特征信号。