实测接触工频干扰带给脑电信号的影响

云深无际

发布于 2026-07-14 14:05:11

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脑电的项目现在做了一些电极的重新设计，嗯，再来总结一些问题；在之前的文章里面写了不少了，但是没有现在的情况突出，首先是用了新的电极，果然不错：

安全感满满的

然后稳定的信号也不错，没有满载的情况

（另外还能看见这个眼电的干扰信号）这个blink信号，我是从来没有触发过，可能是我解码写错了吧。。。

一般来说这个眼电伪迹的幅值和波形取决于具体的眼球运动方式：上面的图是眨眼（Blink）干扰，幅值通常最高，可达 200 μV 至 1000 μV+。

在眼电通道上表现为突发的高尖单相或双相大波，主要污染前额叶（如 Fp1、Fp2 通道）的脑电信号。

啧啧

模拟一下

眨眼在时域上非常类似一个单相的正向高斯脉冲，因此可以在代码使用了 np.exp() 高斯窗口来逼近真实的生理特征

在使用之前，需要使用酒精清洁脑袋，接着操作采集仪器的时候戴手套（另外还需要买一个隔离器，因为刚刚漏电把我打了一下）

image-20260713173234784

因为缺少别的固定物，可以这样摁着

首先最大的问题还是工频干扰，之前的信号问题也是，其实是在这些引脚的地方通过皮肤表面形成的电容耦合了进去，这个信号非常的大，我用示波器做了一些简单的实验。

不接地，单纯的接触皮肤

这个浮电压可以到16V，可不是把通道打满。

FFT的结果也是如何，确实是峰

在橡胶隔绝以后就真不错

这样处理以后可以避免一些接触性的干扰进来。

脑电理想情况下测的是：

如果 EEG、REF、GND 三个电极都被同样的 50 Hz 干扰抬高，这叫共模干扰。理论上差分前端可以抑制共模。

但现实中干电极很不对称：EEG 接触阻抗 ≠ REF 接触阻抗，线长不同，电极压力不同，皮肤状态不同，寄生电容不同；于是共模干扰会转成差模干扰。差模干扰才是最麻烦的，因为它会直接进入 raw 波形。

比如人体上有 1 V 的工频共模，只要 1% 不平衡转成差模：1 V × 1% = 10 mV

而 EEG 只有：10–100 µV

也就是说，1% 的不平衡就可能让工频干扰比 EEG 大 100 倍以上

其实GND这个电极就是用来给人体一个相对稳定的偏置路径，如果没有这个点，人体就像漂浮天线：人体电位随环境电场乱飘，EEG/REF ，输入共模乱飘前端容易饱和；接上稳定的 GND/RDL 后，相当于把人体共模电位“拉住一点”，工频干扰会明显下降。

对于我采集的文件：

样本数：41908 持续时间：约 81.84 s 平均采样率：约 512.07 Hz

01_raw_overview

02_quality_metrics

03_psd_comparison

这个图我要解释一下 Welch PSD 和时频图，50 Hz 及其谐波/相关高频成分非常明显；整段数据 PSD 中，最强峰之一在：

100 Hz

另外 50 Hz 在多个分段里也非常明显。比如：0~5 秒（50 Hz 是明显峰值，65~100 Hz 高频段占比约 77.7%），这不是正常 EEG 频谱。

28~30 秒，这段没有明显饱和，但高频仍然很重：65~100 Hz 占比约 73.1%。50 Hz 明显，这说明即使信号没打满，也存在较强工频/高频伪迹。

79~82 秒，严重饱和段：45~65 Hz 频带占比约 94.6%，50 Hz 峰值极大；这基本可以判断为强工频干扰/饱和主导。

04_spectrogram

05_algo_events

06_eeg_power_int

新电极能工作，脑电模块已经能持续输出 512 Hz raw；整段数据仍然存在明显工频、接触伪迹和饱和。 4. 最后 79~82 秒基本失效，raw 大量打满 ±2048；接着实验

和上一组相比，质量大幅改善，对比：

指标	上一组 162121	当前组 164402	变化
持续时间	81.85 s	141.94 s	更长
raw std	695.1	296.5	明显下降
raw RMS	696.6	302.9	明显下降
`	raw	>= 1000`	13.53%
`	raw	>= 1800`	5.25%
`	raw	>= 2000`	4.35%
PoorSignal = 0	9.76%	81.69%	大幅提升
PoorSignal >= 51	17.07%	1.41%	大幅下降