脑机接口是在人或动物脑与外部设备间创建的直接连接通路，是公认的新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术，亦是世界科技强国“脑计划”重要组成部分，在医疗、教育等领域有重大应用价值。

为庆祝国际电气电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）首个协会—信号处理协会（Signal Processing Society）成立75周年，信号处理领域顶级期刊《IEEE信号处理杂志》举办纪念专刊，面向全球征集了18篇主题综述，回顾过去25年来信号处理相关领域的技术进展。该纪念专刊每25年举办一次，在信号处理领域具有重要的学术影响和引领作用。

近日，我校类脑智能技术及应用国家工程实验室陈勋教授课题组受专刊主编Tulay Adali教授邀请，发表了题为“Signal Processing for Brain–Computer Interfaces: A Review and Current Perspectives”的综述论文。基于前期研究工作，课题组系统回顾了过去25年脑机接口信号处理技术重要进展，包括预处理、特征表示和模式分类中的关键信号处理技术，尤其系统介绍了信号滤波、盲源分离、锋电位分类、时频分析和深度学习等，同时阐述了该研究领域面临的挑战和未来研究方向。

图 1 脑机接口信号采集及处理方法示意图

近年来，陈勋教授课题组一直致力于面向脑机接口的神经信号处理与分析，围绕神经信号中存在的干扰、共性和互补信息，进行了神经信号分解、关联和融合研究，发展了系列神经信号降噪、解码和增强新方法（IEEE TNSRE 2023, 37030672; IEEE JBHI 2023, 37220036; IEEE TAC 2023, 3179717; IEEE SPM 2022, 3134629; IEEE TIM 2022, 5019711; IEEE SPM 2021, 3074355; IEEE TIM 2021, 4005512; IEEE TNSRE 2020, 32305927; IEEE TBME 2019,29993433），并与附属第一医院神经外科紧密合作，推进脑机接口服务临床工作。

类脑智能技术及应用国家工程实验室吴乐特任副研究员为论文第一作者，陈勋教授为论文通讯作者。

相关研究受到国家重点研发计划、国家自然科学基金委、中国博士后科学基金会等项目的资助。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10188493

（电子工程与信息科学系、科研部）