EEG信号解码及结果可视化---自编MATLAB函数

最新推荐文章于 2025-03-30 00:00:00 发布

Justin_YWX

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分类专栏： EEG信号处理文章标签： EEG 解码 FFT IFFT 滤波

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该函数用于对一段原始EEG信号进行分解，得到医学上认定的9个频段的时域、频域信息。
（1）总频段：0.5-45Hz；
（2）low-Delta：0.5-2Hz；
（3）high-Delta：2-4Hz；
（4）Theta：4-7Hz；
（5）Alpha：8-13Hz；
（6）low-Beta：13-20Hz；
（7）high-Beta：20-30Hz；
（8）low-Gamma：30-40Hz；
（9）high-Gamma：40-45Hz。
该函数不考虑FFT的采样点数小于信号的采样频率的情况，即N<Fs。

function [Time_domain, Freq_domain] = EEG_decoding(signal, Fs, N)
% % 输入 signal：待解码原始信号
% %         Fs： 信号的采样频率
% %         N：  FFT的采样点数
% % 输出   Time：时域信息
% %        Freq：频域信息

% 信号预处理
signal_nodc = signal-mean(signal);% 通过减去平均值来消除直流分量

%利用FFT进行滤波
frequency = Fs*(0:N-1)/N;  %频率
EEG_FFT = fft(signal_nodc, N); %对无直流分量的信号进行FFT
time = (1:length(EEG