A method removing artifacts from neural signals comprises receiving electroencephalography (EEG) data from an EEG system and providing the EEG data to a unified artifact removal framework for cleaning artifacts. The EEG data is provided to a first cleaning framework utilizing the first reference to clean first artifacts from the EEG data, and the outputting the EEG data from the first cleaning framework to a second cleaning framework. The second cleaning framework may operate in a similar manner utilizing second reference to clean second artifacts from the EEG data. This general process may be repeated as desired to clean various artifacts from EEG data, when a suitable reference for the artifacts to be removed is utilized. The frameworks utilize H∞ method or filtering involving a H∞ adapting rule to properly weigh the reference, and combining the subsequent output with incoming EEG data results in the desired removal of artifacts.L'invention concerne un procédé d'élimination d'artéfacts présents dans des signaux neuronaux qui consiste à recevoir des données d'électro-encéphalographie (EEG) provenant d'un système d'EEG et à fournir les données d'EEG à une structure unifiée d'élimination d'artéfacts pour nettoyer les artéfacts. Les données d'EEG sont fournies à une première structure de nettoyage utilisant la première référence pour nettoyer les données d'EEG de premiers artéfacts, puis les données d'EEG provenant de la première structure de nettoyage sont délivrées à une seconde structure de nettoyage. La seconde structure de nettoyage peut fonctionner de manière similaire en utilisant une seconde référence pour nettoyer les données d'EEG de seconds artéfacts. Ce processus général peut être répété au besoin pour nettoyer des données d'EEG de divers artéfacts, lorsqu'une référence appropriée pour les artéfacts à éliminer est utilisée. Les structures utilisent un procédé ou filtrage H∞ mettant en jeu une règle d'adaptation H∞ pour apprécier correctement la référence,
