这是一个Python模块，具有许多用于时间序列分析的函数，主要用于对脑电信号的分析。 例如具有傅里叶变换，带通滤波，小波变换等函数。 同时具有脑电特征提取中最常用的将脑电信号按不同的频率分解为多个频段信号的函数。进行频域特征的分析，提取微分熵频域特征等。

cnn源码matlab去噪-SeizurePrediction:一种CNN+LSTM架构，可根据EEG数据预测癫痫发作

蝙蝠算法matlab程序代码健壮的波束形成纸 描述 该项目包含针对脑电图数据的鲁棒波束成形算法的全面分析，该算法可解释头部模型中的各向异性不确定性。 如何设置？ 运行模拟 跑步 startup 这将检查依赖项，并在缺少依赖项时通知您。 我不会尝试为您安装所有它们。 （我希望在Matlab中有一个简单的方法）。 有关更多信息，请参见下面的依赖项。 拥有所有依赖项后，运行 run_all 它包含用于日记纸的脚本，您可以注释掉所有不想运行的脚本。 当心，该项目可能会生成大量数据，并且需要花费一些时间。 我尝试了尽可能多的并行化。 生成纸样 运行（逐行） plot_all 该脚本列出了用于生成纸张图的所有其他相关脚本。 在Blade16上运行 Linux 跑步 $ sh upload.sh 视窗 使用您的凭据配置upload.txt 运行upload.bat 从Blade16下载输出数据 Linux 跑步 $ sh sync_output.sh 选择某些文件类型的更多选项 $ sh sync_output.sh --help 视窗 使用您的凭据配置sync_output.txt 运行sync_

MuseIO接收器 从缪斯头带接收数据的项目 从FP1，TP9，TP10，FP2（10-20系统）收集EEG数据 使用FFT提取theta，alpha，beta和gamma频带中的功率 为“放松”阶段和“关注”阶段收集的训练数据 当前使用标准化欧几里德距离使用k-nn算法将新测试数据分类为2类（松弛，焦点）之一 实施了10倍交叉验证，以使用不同的k值确定k-nn算法的准确性 能够以5到15的值达到〜90％的精度 最终目标：使用发达的分类技术来控制移动设备 例如，使用“思维控制”玩游戏 例如，确定用户在移动设备上执行某些任务时的放松和专注时间 ＃--------------------本地文件夹-> D：/ workspace / GitHub / MuseIO-EEGreceiver

脑电信号包含了大量生理与病理信息，通过对脑电信号的处理，不仅可以为医生提供 临床诊断的依据，还可以为某些脑疾病提供有效的辅助治疗手段。国内外对于脑电信号进 行特性分析和特征提取的研究已经取得了重大的进展和成果。本文是在广泛研读国内外有 关脑电研究现状和分析方法的相关资料基础上，采用样本熵、双谱、1.5维谱等现代信号处 理方法来研究脑电信号中蕴藏的丰富信息，以期为临床脑电信号的诊断提供一定的理论参 考。

情绪识别 涉及使用脑电图（EEG）信号进行情感识别的项目。 EEG .mat文件来自其DEAP数据集，由伦敦玛丽皇后大学提供。 目的是确定脑电信号的生存力，以此作为识别“情感计算”思想的动机，从而识别不同的情绪状态。 数据集 数据集包含来自32位参与者的生理数据。 每个参与者观看了40个一分钟长的音乐视频摘录，并且在每次观看过程中都记录了生理信号。 然后，参与者根据效价，唤醒，喜好和支配性对每次观看视频的体验进行评分。 生理数据由40个特征组成-32个EEG读数通道； 另外还包括8个外围读数，例如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG），皮肤电React（GSR），体积描记仪的血容量以及Z肌和斜方肌的肌电图（EMG），但所有这些都是多余的。 根据10-20系统进行EEG记录，并按照标准记录了32个EEG通道。 数据预处理 脑电记录 从数据集中获得的EEG数据已在源中进行

matlab脑电功率谱代码脑电图处理 该存储库包含三个程序： 使用Matlab 2015b批处理EEG数据的脚本，位于batch_processing 在hacked_recorder下找到的适用于Matlab 2007b的EEG recorder_v4.2 hacked_recorder被黑客攻击版本 在neurofeedback_applet下找到向参与者提供神经反馈的小程序 脑电数据的批处理 要批处理EEG数据，请按照下列步骤操作： 确保您要同时处理的所有数据都放在一个目录中 （取消）注释所需的代码，并在batch_function.m设置所需的常量。 确保正确选择输出变量。 运行main_script.m 被黑的脑电记录器 要运行被黑的EEG记录器，请导航到Matlab 2007b中的hacked_recorder目录，在Matlab提示符下键入EEG_recorder ，然后按回车键。 该程序将自动开始使用计算出的alpha和bèta值更新文件alpha.txt和beta.txt 。 要更改从总功率谱计算此值的方式，请更改eeg_power_processing.m的函数。

此函数仅对作为 EEGLAB 一部分的原始 topoplot.m 函数稍加修改。 我在将 topoplot 函数修改为 topoplot_connect 时使用了 EEGLAB v6.01b。 主要目的在所附屏幕截图中进行了直观的总结。 我在杜克-新加坡国立大学医学院认知神经科学实验室开发一种用于隔离大脑中瞬态任务诱导网络的方法时使用了 topoplot_connect 函数。 可以在脚本中包含的图形中直观地总结这个想法。 要在 MATLAB 中查看帮助，请在命令提示符下键入以下内容 >> showdemo pn_tc_demo 我的connected topoplot博客条目位于http://praneethnamburi.wordpress.com/2011/08/18/connectedtopoplot/ 如果您有兴趣了解更多信息，或者对此功能有意见、建议和/或要求，请给我

Deep Learning for EEG-Based Preference论文原文。在期刊官网也可以免费下载，为方便大家查看上传至此。稍后出一篇关于这篇文献的精读导读。

matlab导入excel代码关于 ELEcro是查看电生理数据的简单工具。 我们创建了此工具来分析来自TMSi polygraphy equipment _的数据。 ELEcro可以以TMS32（.S00），EDF（.EDF）和BrainVision Analyzer文件格式（.VHDR）读写数据。 该软件的优点和缺点在于它的简单性。 它的速度非常快，但仅具有我们学习中通常需要的功能。 编译中 此处提供的源代码可以使用编译用于Windows，Linux或macOS。 入门 只需启动ELEcro并使用File / Open命令打开您的数据。 您可以使用菜单和时间滑块查看数据。 还有一些捷径： 鼠标滚轮：增大或减小垂直比例。 向上/向下箭头：增大或减小垂直比例。 左/右箭头：滚动时间段。 Ctrl-H / Ctrl-Alt-H：增大或减小水平比例。 Home / End：转到第一个或最后一个样本 鼠标右键单击并拖动：平移查看窗口。 将鼠标移到图像上会在图像的左侧生成文本，显示所选位置的时间采样和信号电平。 采集数据 您将需要使用测