基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别.pdf

设计了一款可穿戴式脑电采集前端，具有采集精度高、体积小、功耗低、抗干扰性强等特点。采用ADS1299内部集成的可编程放大器（PGA）实现微弱信号的放大；同时为了消除干扰，使用限幅滤波预处理电路和ADS1299内部集成的偏置驱动放大器。实验测试表明，该脑电采集前端设计能较好地把微弱的脑电信号提取出来，并且具有较好的抗干扰能力和实用价值。

pca特征提取的matlab代码脑电手部运动解码 该研究项目的主要目标是使用机器学习和信号处理算法从原始 EEG（脑电图）信号中对手部动作进行分类。 使用的一般思想是从原始 EEG 信号（功率谱密度）中提取频谱特征，并使用这些特征来训练卷积神经网络 (CNN) 进行分类。 所需的 Python 库 TensorFlow NumPy Scikit-学习 Matplotlib 存储库结构 MATLAB：生成数据文件和数据文件的MATLAB代码。 辅助：辅助功能。 绘图：原始信号和计算特征的可视化。 plot_features.py 原始PSD_class.py unit_tests ：单元测试。 average_PSD_test.py example_generation_test.py PCA_on_PSD_test.py power_spectral_density_test.py RawPSD_class_test.py 频谱图_test.py 文档：实现算法的文档。 特征计算算法.pdf 研究报告.pdf 模型：用于特征提取和分类的端到端模型。 分类器：分类模型。 CNN：卷积神经

脑电信号基础matlab代码设置管道： 该管道旨在使用 EEGLAB 预处理标准 10-20 EEG 数据（可以从各种数据采集系统收集）。 此存储库中包含最新版本的 EEGLAB，因此无需从网络下载任何内容。 要使用此管道，您必须安装 MATLAB 2017a 或更新版本。 它可能适用于旧版本的 MATLAB，但尚未经过测试。 在使用此管道之前，您必须将此存储库中的一些文件/文件夹添加到您的 MATLAB 路径中。 您需要添加的文件夹是： 〜/依赖 ~/eeglab14_1_2b/functions/sigprocfunc/FastICA_25 为此，请导航（在 MATLAB 中）到要添加的文件夹，右键单击它，然后单击“将此文件夹添加到路径”。 不要单击“添加此文件夹和所有子文件夹”。 在运行脚本之前，用户必须手动启动 eeglab。 为此，请导航到“~/eeglab14_1_2b/”并在命令提示符中键入“eeglab”。 这将启动 EEGLAB 并将必要的插件添加到您的路径中。 以这种方式启动 EEGLAB 很重要，而不是将其与所有子文件夹一起添加到您的路径中，因为 EEGLAB 调

行业分类-电信-运动想象脑电信号特征的提取方法.rar

平移因子对小波的作用： 二、小波变换 平移因子使得小波能够沿信号的时间轴实现遍历分析，伸缩因子通过收 缩和伸张小波，使得每次遍历分析实现对不同频率信号的逼近。

行业分类-电信-一种利用脑电信号进行小型办公室打卡考勤的方法.rar

行业分类-电信-一种基于脑电信号的脑力疲劳程度测试装置及方法.rar

2.1 脑电信号概述 2.1.1 脑电信号的产生及特点 脑电信号（Electroencephalograph）是通过医学仪器脑电图扫描记录仪将人体脑 部自身产生的微弱生物电放大记录而得到的曲线图，是由电极记录下来的大脑细胞群 的自发性生物电活动[15]。这种电信号是大脑内部脑细胞群的电生理活动在大脑皮层或 头皮表面的宏观反映。将脑细胞电活动的电位作为纵轴，时间作为横轴，这样把电位 与时间的相互关系记录下来的就是脑电图 [16,17]，简称 EEG（electroencephalograph, EEG ）。EEG反映了人脑组织的电活动和大脑的功能状态，是了解人脑信息处理过 程的一种极为重要的方式[7]。一般的脑电信号如图 2.1。 图 2.1 正常人的脑电信号 根据信号采集的位置不同，脑电信号可分为三类：EEG、皮层脑电图(cortical electroencephalogram, ECoG)和皮层下脑电图(Electrosubcorticogam, ESCoG)，如图 2.2 所示。由于 EEG采集相对容易，对人无损，而 ECoG和 ESCoG的采集都需要植入电 极，所以目前大部分的以人为对象的 BCI都是基于 EEG的。但是相对于 ECoG和 ESCoG，EEG的幅度很小，波形很不稳定[18]。

在我博客有详细安装教程，python脑电信号机器学习分类的平台搭建，基于VSCODE，python3.7.9，安装调试教程，numpy-1.19.4+mkl-cp37-cp37m-win_amd64，脑电信号机器学习分类代码一份（包括数据和代码，可运行）