用于脑电信号的傅里叶变化，将信号从时域转换到频域

基于皮层脑电的脑机接口研究综述，祁玉，王跃明，基于皮层脑电的脑机接口是传统脑机接口研究领域的新分支，在信号的安全稳定性和解码的精确度上具有独特的优势。该技术在运动功能

基于matlab，GUI+编程。脑电预处理，时频分析，功能连接。可用于EEG，MEG，动物脑电，深度脑电等。可以进行基于多种技术的溯源分析，可视化效果好。

采集癫痫小鼠模型在常态与致癫状态下的脑电信号以研究其癫痫脑电的自动分类。对经过噪声和伪迹消除预处理的脑电信号进行小波变换，获得不同频率子带的小波系数，对脑电信号及与癫痫特征波相关的小波系数提取相应的线性特征（标准差）和非线性特征（样本熵）；基于这些特征及其组合使用支持向量机分类器实现分类。实验发现基于小鼠脑电本身的标准差和样本熵的分类正确率分别为59.10%和58.00%；而融合各相关小波系数的标准差或样本熵，分类正确率分别达到86.60%和88.60%；融合全部相关小波系数的线性和非线性特征后分类正确率为99.80%。这些结果说明基于小波系数特征融合的分类算法性能有显著提升，能有效实现小鼠癫痫脑电的自动分类。

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Matlab仿真代码，亲测有效

matlab脑部代码Polyquant CT重建工具箱 这个Matlab工具箱允许从多能X射线计算机断层扫描（CT）测量中直接进行定量重建。 我们希望您觉得它有用，并欢迎任何反馈或问题[]。 特征 允许定量重建为电子密度，质量密度，质子阻止能力，准单能等。 泊松噪声下的迭代统计重建。 金属制品补偿和校正。 设计用于与操作员一起使用：在运行这些演示之前，请确保工具箱在您的路径中（通过运行其“ setup.m”）。 改编自2D和3D的非负总变化（TV）的说明。 综合多能散射估计和缓解。 具有位反转排序的加速有序子集算法。 演示版 我们提供了一些演示来介绍其某些功能，包括： 大脑，头部，胸部，腹部和骨盆区域的2D扇形CT重建。 2D扇形束CT金属假象的缓解，来自双钛髋关节植入物。 分别在“全扇形”和“半扇形”扫描下对头部和骨盆区域进行3D锥形束CT重建。 具有集成多能散射建模（PolySKS）的3D锥束CT重建。 参考 这些方法在以下出版物中介绍（如果使用，请引用）： 有关更多详细信息，扩展及其在放射治疗中的用途，您可以阅读以下论文： 致谢 感谢Mike Davies，Bill Nailon

用小波分析分解脑电信号，包含α、β、θ三个波段的信号

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