脑电信号处理系统是临床上分析心理影响与检查脑疾病的重要辅助工具,它的好坏体现在系统能否有效提取脑电信号中的各种特征信息。本文分析了目前国内外脑电信号处理的发展现状,在此基础上,利用了传统的信号处理方法,同时结合近年迅速发展的独立分量分析算法对脑电信号进行处理,并建立一套功能完整的便携式脑电信号处理系统。在脑电信号中,伪迹的影响是不能避免的,怎样有效的去除脑电伪迹是本课题主要研究工作之一,本文利用了传统的脑电处理方法,即基于AR参数模型回归方法对伪迹进行去除;同时由于诱发脑电幅度非常小,会淹没在背景脑电中,难以提取,必须采用适当的处理方法才能采集得到,本文采用了传统的叠加平均方法对诱发脑电进行提取。文中通过实验评价了两种传统处理方法,指出它们的优缺点,并对处理提出有效建议。脑电信号作为一种复杂的非平稳信号,仅利用传统的时域和频域分析方法很难充分提取脑电信号中的特征信息。本文了解了各种传统方法的理论和局限性,经过深入讨论,提出了独立分量分析(ICA)算法,同时已经把约束独立分量分析(cICA)算法应用到实际脑电信号处理中。本文建立的脑电信号处理系统,不仅集成了脑电伪迹去除与诱发脑电提取等功能,而且充分考虑到实际应用的需要,以便于携带为设计理念,从而实现了便携式脑电信号处理系统,令脑电实验可在任何时刻任何环境下进行。文中所研制的系统软件集成了多种脑电信号处理的方法,通过运用真实的脑电信号进行处理实验,证明了软件的有效性,可帮助研究人员更准确和充分的进行诊断与研究。