雷达信号处理代码，包括： 1、目标检测仿真，仿真了恒虚警下目标检测性能； 2、一维距离像，仿真了脉冲压缩下的距离高分辨原理； 3、二维距离像，仿真了实孔径成像； 4、SAR，基于RD算法仿真了SAR成像。

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matlab肌电信号处理代码EMG手腕姿势分类 EMG分类系统的M文件（计算机Matlab代码）集合，用于根据[1]中所述的来自Myo Armband的随机默认前臂EMG信号来识别九种腕手运动。 该系统使用八个时域特征的线性组合，然后进行线性判别分析（LDA）投影和多层感知器（MLP）分类。 使用Myo Armband中随附的8个主动传感器，对年龄在27±4岁的10位受试者（七名男性，三名女性）的EMG录音进行了开发和测试。 该系统在八个通道的EMG段上运行。 需要Matlab编程环境。 可以在上找到更新。 要引用此系统，请使用参考文献[1,2]。 概述： 一种基于随机获取的前臂EMG信号的九种腕手动作的低复杂度方法。 该方法是通过评估来自八个通道的256段EMG窗口中的八个时域特征而开发的。 来自八个通道的估计特征通过LDA分析进行合并和缩减，并使用数据驱动的MLP方法进行分类。 此处的代码实现了此运动分类系统，该系统已通过EMG记录进行了训练，并记录了来自10个健康受试者的100次训练中的9个运动数据。 快速开始： 使用system_parameters函数在Matlab中设置系统

matlab肌电信号处理代码 睡眠分期和RBD检测 纸上使用的代码：通过自动多导睡眠图分析检测REM睡眠行为障碍（） 使用此代码时，请引用[1]： Navin Cooray，Fernando Andreotti，Christine Lo，Mkael Symmonds，Michele TM Hu和Maarten De Vos（评论中）。 通过自动多导睡眠图分析检测REM睡眠行为障碍。 临床神经生理学。 该存储库包含用于在30秒内从单个EEG，EOG和EMG信号中提取156个特征的工具。 提供了一个随机森林分类器来实现自动睡眠分期，该分类器使用了53个与年龄匹配的健康对照和RBD参与者（但只有50棵树，而使用了500棵树）进行了训练。 还可以使用此存储库训练分类器。 分类器应输出以下睡眠阶段之一： 班级 描述 0 唤醒 1个 N1 2个 氮2 3 N3 5 快速眼动 提供了附加的特征提取工具来分析单个EMG通道以进行RBD检测。 特征是针对每个主题派生的，包括已建立的RBD指标以及其他指标。 这些功能可以使用手动注释或自动分类的睡眠阶段来推导。 提供了一个额外的随机森林分类器，以使用RBD

关于ppg信号预处理和特征提取的代码仅供参考学习

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 正视情况； 斜视情况。 3、wK成像算法： 通过一致压缩实现粗脉压 通过Stolt插值实现距离方位解耦合；

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这个很好的代码，基本不用修改立即可用。针的很有帮助。

使用 DEAP 数据集从脑电图信号进行情绪识别，准确率为 86.4%。应用了多种机器学习模型，并实现了DWT算法等各种信号转换算法。 并对数据进行了归一化、离散小波变换、划分频段、提取频域特征等等处理。

matlab肌电信号处理代码介绍 本文档简要描述了运行Matlab代码以管理我们建议的EMG数据库所需的步骤。 我们基于人工前馈神经网络实现了实时手势识别，以测试每个用户的数据。 描述 “手势模型示例MATLAB”文件夹包含用于管理EMG数据库的Matlab代码。 每个脚本均包含其功能的说明以及版权信息。 。 描述 Matlab 2019a或更高版本 深度学习工具箱 信号处理工具箱 Matlab的说明： 转到我们的GitHub存储库，下载或克隆示例以在Matlab中管理数据集。 打开Matlab并选择示例文件夹。 通过运行文件夹/ DTW距离中的脚本compileDTWC.m来编译计算DTW距离的mex函数。 您只需在将运行代码的计算机中执行一次此步骤。 在从以下链接运行代码之前，请下载数据集： 复制并替换与下载的存储库文件夹中的数据集对应的文件夹。 运行脚本main.m运行此脚本后，您将需要等待几分钟以获得结果。 在变量userFolder中，您可以更改测试或培训以选择用户组。 在我们的案例中，我们对与306个测试用户相对应的六个手势进行了分类。 该代码开始运行并分析所有用户。 您可