脑电信号分析方法 - 全面解析时域、频域、时频域等技术

时域分析：对脑电信号进行时域分析可以获得信号的时间特性，如平均振幅、峰值、波形形态等。常用的时域分析方法包括平均脑电图（Averaged Electroencephalogram，AEEG）和时域分析的事件相关电位（Event-Related Potentials，ERP）。

频域分析：对脑电信号进行频域分析可以获得信号的频率特性，如频谱分布、功率谱密度等。常用的频域分析方法包括傅里叶变换、小波变换、自回归模型等。

时频域分析：时频域分析可以同时获得信号的时域和频域特性，常用的时频域分析方法包括时频分析、小波包分析等。

独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）：ICA是一种基于统计学原理的信号处理方法，可以将多个混合信号分离成不同的独立成分，对于脑电信号的分析，可以用于去除眼电、肌电等干扰信号。

相干性分析：相干性分析可以用于研究脑区之间的相互作用，常用的相干性分析方法包括相干函数、相位同步等。

网络分析：网络分析可以将脑区之间的连接关系表示为网络结构，从而研究脑网络的特性和功能。常用的网络分析方法包括小世界网络、无标度网络等。