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脑电图是大脑信息过程的反映。它记录了大脑活动中神经元的综合生物放电现象。使用脑电图，不仅可以分析大脑的各种功能状态，还可以将其发送到临床实践中。北京工业设计公司,北京产品设计公司,北京产品外观设计,产品结构设计公司,机器人结构设计,北京工业设计,北京产品设计,医疗产品设计,北京EMC产品设计,医疗产品结构设计,医疗产品机械设计,消费类产品设计|北京工业设计公司|北京产品设计右手设计|智能产品结构设计|机器人结构设计|医疗产品结构设计|工业设备产品设计|MEC产品设计|EMC结构设计在脑电图中也有非常重要的实用价值。本文首先介绍并简要回顾了自动脑电图分析的各种方法。 --反向过滤--钳位判别法。即利用自回归模型结合癫痫波形的特点，将脑电图的异常成分与背景活动区分开来。自回归--逆滤波-钳位鉴别法对模拟脑电图信号和四种不同类型的癫痫脑电图记录进行了实验。结果表明，该方法在识别和定量分析癫痫脑电图方面是可行的。在本文的讨论部分，不同的线性模型，模型的阶段测试统计量的长度，长记录脑电图的处理方法，预测滤波器谱的估计，脑电图记录的自适应分割是简要讨论。