脑电图（EEG）是一种记录大脑电活动的非侵入性技术，广泛应用于神经科学研究、临床诊断及脑机接口等领域。EEG信号处理是提取有用信息、分析大脑状态的关键步骤。其中，小波变换与频谱分析是两种重要的方法。
小波变换是一种多尺度分析工具，能够同时提供信号在时间和频率域的信息。它在EEG信号处理中主要有以下应用：
小波变换能够将EEG信号分解为不同尺度的子带信号，每个子带信号反映了特定频率范围的信息。通过选择适当的小波基函数和分解层数，可以提取出EEG信号中的关键特征，如alpha波、beta波等。
本文详细介绍基于深度学习的脑电图伪迹识别与去除技术，包括技术背景、算法流程、实现步骤及应用前景，为神经科学研究提供新方法。
本文深入解析基于卷积神经网络的图像风格迁移技术，探讨其工作原理、应用场景及实现细节，为读者提供全面的技术指南。