文献中目前报导的脑电图分段算法多是通过建立AR模型或将数据在滑动窗内的某些统计特征与参考窗内的相应特征进行比较。这类方法的共同缺点是:会形成检测盲区,而且检测响应有隋性,使得检测不够及时.确定出的边界不很准确。本文采用基于最小二乘的格形自适应算法,以似然变量和各级反射系数的集合作为判断平稳性的检测量,在一定程度上克服了上述缺点。计算机仿真计算及对实际脑电图的分析结果证实了方法的有效性。