脑电信号蕴含着丰富的大脑活动信息,通过对脑电信号的研究,我们可以了解神经细胞电活动与人的生理和心理状态之间的关系,在临床医学和认知科学领域具有重要的科学意义。　　 论文主要在脑电信号的滤波器设计以及应用独立成分分析方法实现伪迹去除方面做了深入的探讨研究,前者主要实现对低频、高频以及50Hz工频干扰噪声的滤除,后者主要完成对脑电信号中存在的伪迹(心电、眼电及随机噪声等)的去除。　　 在滤波器的设计方面,针对脑电信号属于强噪声背景下的微弱信号,伴有各种噪声和干扰,论文在模拟和数字两个部分进行了深入探讨,在模拟部分,高通滤波采用的是一阶无源高通滤波器,低通滤波器采用了相频特性较好的巴特沃斯压控电压源式电路(VCVS),50Hz工频陷波采用的是有源双T网络陷波电路,并分别在Multisim软件平台上进行了仿真验证。在数字部分,分别在低通、高通和50Hz工频陷波方面提出了几种设计方案,并通过Matlab仿真结果做了比较分析,为最终方案的选择提供了有力的凭借。特别是在50Hz陷波设计中,论文提出了一种基于零极点抵消和插值理论相结合的带阻滤波器的设计方法,不但保证了高采样频率下工频干扰的滤除,而且实现简单,计算速度快。同时为了消除吉布斯现象,吸收了levkov的思想,对有纹波的地方进行了平均,得到了良好的效果。　　 在伪迹(心电、眼电及随机噪声等)去除方面,论文在充分研究独立成分分析理论的基础上,将FastICA和扩展Infomax两种算法应用到单导及多导脑电信号伪迹去除中,并通过Matlab做了仿真实验,取得较好的效果。论文通过仿真结果比较分析后给出了一整套现实可行的滤波方案,为以后的实验室脑电研究项目提供了一个研究基础。