基于 MATLAB 小波变换脑电信号特征提取

最新推荐文章于 2023-12-31 09:50:43 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB进行小波变换，以提取脑电信号的特征。通过小波分解和计算统计特征，可以分析和分类脑电活动，适用于脑电研究领域。

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基于 MATLAB 小波变换脑电信号特征提取

小波变换是一种常用的信号处理技术，广泛应用于脑电信号分析中。在 MATLAB 中，我们可以利用小波变换来提取脑电信号的特征，进而实现对脑电活动的分析和分类。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行小波变换脑电信号的特征提取，并以代码示例的形式详细说明。

首先，我们需要准备一段脑电信号数据。假设我们有一个长度为 N 的脑电信号向量 x，其中包含了大脑不同区域的电活动信息。我们可以通过导入数据或者生成模拟数据来获取这样的信号。

下面是一个使用傅里叶变换生成模拟脑电信号的示例代码：

% 生成模拟脑电信号
fs = 1000;  % 采样率为 1000 Hz
t = 0:1/fs
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通常用于信号分析，提取特征值组成特征向量后进行模式识别，机器视觉的处理开发
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脑电提取均值信号特征的matlab代码用于癫痫发作检测的脑电图特征工程 该 repo 记录了癫痫发作检测任务中最具挑战性的部分 EEG 特征工程的 MATLAB 代码。 这些 EEG 特征已被 Citation 中已发表的论文所使用。 脑电特征域 功能编号 特征域 描述 1-4 基本统计 平均振幅、标准振幅、过零次数、振幅范围 5-16 光谱分析 每个频段的功率比和绝对功率，alpha、beta、theta、delta、gamma 和 freq 质心，总功率 17-28 时频域 离散小波变换（DWT）在六个频段上系数的均值和标准差 29-31 非线性特征 ApEn、LZ 复杂度、Hurst 指数 32-43 时空域 六个频段和大脑区域的锁相值 44-47 同步测量（带频移/频移） 时域和频域中的动态扭曲 48-62 复杂网络特征 从时间和频率不变网络中提取的特征 功能 1-47 参考； 功能 48-62 对 . 基于这项工作的博士论文在 . 脑电特征提取首先，通过以下方式下载此 repo： git clone git@github.com:ieeeWang/EEG-feature-se
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优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
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