一种面向课堂场景下学生脑电信号的即时去噪方法

本申请涉及一种面向课堂场景下学生脑电信号的即时去噪方法。该方法包括：基于脑电采集设备和Daisy拓展板，通过干电极装置获取学生的脑电信号数据；对脑电信号数据进行滑动均值滤波去除基线漂移，并采用带通滤波器消除噪声，得到预处理后的脑电信号数据，并将该数据输入轻量化神经网络模型进行逐通道去噪处理，得到去噪脑电信号。其中，该模型包括多尺度特征提取层、时序建模模块和残差连接结构。该方法通过多尺度特征提取、时间序列建模和残差连接结构等轻量化神经网络设计，不仅提高了去噪效果，还保证了脑电去噪处理的实时性和高效性，为后续教学质量评估提供高信噪比的脑电数据基础。