下面给出针对所需实验步骤的详细解答，包括数学推导、从一个公式到下一个公式的推导解释以及相应的示例 MATLAB 代码。请注意，在所有公式中，我会使用 公式 的格式；在引用单个变量时，则使用变量的格式表示。 首先，整理一下题目要求与目标： 在完全模拟的数据上测试自适应滤波的噪声消减算法（LMS算法）。
第2部分 问题1 在这个问题中，设计一个噪声降低系统，旨在抑制电生理信号中的眼部伪影。该系统基于使用最小均方（LMS）算法的自适应噪声消除技术。观测值建模如下： y_1(n) = s(n) + b_1(n), \quad y_2(n) = b_2(n), 其中 s(n) 表示感兴趣的信号，而 b_1
I. 任务描述 目标 我们要解决医学信号处理中的两大问题： 从复杂的脑电信号中提取癫痫相关信号 癫痫患者的大脑活动记录通常会被许多其他信号干扰，比如眼睛的运动和肌肉活动。我们要从这些混合信号中分离出对研究癫痫发作最重要的信号。 研究癫痫相关脑信号之间的连接性 通过去噪后的数据，研究大脑中不同区域的
实践工作 I. 概述 本工作的目标是：(i) 从电生理信号的噪声混合物中提取感兴趣的信号，在耐药性癫痫的背景下；(ii) 使用模拟的类癫痫脑内脑电图（iEEG）信号研究脑连接性。假设使用 N_c 个传感器在观察时间段 T 内观察到三个电生理信号的线性瞬时混合物，这些传感器放置在癫痫患者的头皮上。获取
整体研究背景 这个实践工作聚焦于耐药性癫痫患者的电生理信号处理，核心任务有两个：从噪声混合物中提取感兴趣的信号，以及研究脑连接性。假设使用 N_c 个传感器在时间段 T 内记录信号，这些传感器放置在患者头皮上。获取的数据形成时空矩阵 \mathbf{X}(N_c \times T)，满足线性瞬时混合
