压缩感知在脑电信号中的应用，在医学实践中，通常会进行长时间的多次重复性的多通道脑电图测量，因此会产生 大量数据。如何有效处理这些数据是一个函待解决的问题。近年来出现的压缩感知理论 为有效解决这个问题提出了新的解决思路。鉴于此，本文首先介绍了EEG信号的先验 基础知识和压缩感知的理论框架。接下来研究了基于压缩感知理论对单通道EEG信号 的压缩采样，内容包括脑电信号最佳稀疏分解，通过实验对比发现，对于EEG信号， 以高斯函数、高斯小波函数、墨西哥草帽函数作为原子的生成函数构造的冗余字典，可 以实现

对EEG脑电信号的有效处理和分析，可以判断不同的脑机能状态，在神经生理科学研究和临床诊断中有着广泛应用。考虑到EEG脑电信号中每个单独的生物信号时间上的相关性和不同信道生物信号之间的信道间相关性，基于离散余弦变换基对EEG脑电信号进行稀疏化，并利用基于块稀疏贝叶斯的压缩传感技术对其进行仿真重构。大量实验结果表明，重构的EEG脑电信号与原信号具有极大的相似保真度，能够用于医学上的进一步处理。