脑电信号作为一种典型的生物电信号，由放置在头皮的电极获得并被记录，其中包含了大量的脑内神经元活动信息。通过对脑电信号的研究可以使我们更好地了解神经元电活动与人的生理和心理状态之间的关系，这在临床医学和认知科学领域都只有极其重要的意义。 但是我们能够获得的脑电信号一般非常微弱、并伴有很强的背景噪声，是一类典型的非平稳的随机信号，且存在一定的非高斯性和非线性。传统的分析处理方法一般将脑电信号近似认为是线性的准平稳的高斯分布随机信号，这使得分析结果往往不能令人满意、实用性差。本文所作的研究充分考虑到脑电信号自身的特点，利用现代的小波变换和独立分量分析方法从多元统计分析的角度对其进行处理，实验表明这些方法对脑电信号采集过程中的某些常见噪声可以进行有效的抑制或消除，尤其适用于多导脑电信号，并且可以从脑电信号中发掘出一些隐含的特征。 本文在以下几个方面完成了有特色的研究工作： ①对脑电信号中可能存在的各种噪声或伪迹进行了分类，讨论了利用独立分量分析，以及小波变换来消除这些噪声的方法； ②研究了如何将小波变换与独立分量分析相结合来增强或提取脑电信号特征； ③研究了对脑电信号中的噪声进行ICA在线消除算法及应用； ④将本文所研究的处理方法与传统的处理方法作了对比性研究。