心电信号的处理与自动诊断-心电信号的处理与自动诊断.part1.rar 各章内容如下： 心电信号的采样 心电信号的预处理 心电信号的波形分析 QRS波的识别 P、T波的识别 心电信号的参数计算 心电信号的诊断 系统软件的设计

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

国内外脑电信号研究的情况 对脑电信号进行特性分析和特征提取，国内外有关这一课题的研究日益增多，到目前为止，己经有很多方法被应用于此。 1932年之前，对脑电信号的特征提取与特性分析停留在主观水平上。 1932年Dietch首先用傅立叶变换进行了脑电图分析。 1932年之后，相继引入了频域分析、时域分析等脑电图分析的经典方法。 目前，国内外针对脑电信号的研究，已经有了很多分析方法。

本文设计了一种无线多通道表面肌电信号(surface electromyography，SEMG)采集系统，该系统包括多通道的无线传感器和信号接收部分。传感器可独立的穿戴于人体表面，以线形差分电极获取表面肌电信号，对其进行放大、滤波、A/D变换，并用无线的方式按本文设计的通信协议发送给接收部分。接收部分对各传感器的数据进行整合，并通过USB接口传输给电脑进行存储、显示和处理。每个传感器体积为35mm×20mm×11mm，重量仅13g(含电池)，一次充电可工作9个小时，无线通信距离达7.5m，采集到的信号噪声低于-70dB(肌电信号1mV代表0dB)。该设计大大提高了电极安放的便利性，采集设备的便携性与人体的安全性，且避免了工频干扰，能够满足基于表面肌电信号的手势或姿势识别等研究的要求。

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主要针对matlab的平均频率和平均功率频率，也可以进行对EMG信号数据进行计算

matlab希尔伯特变换代码我的脑电信号情感识别文凭论文 此回购包含与我在雅典国立技术大学（NTUA）的电气和计算机工程系本科学习的最后一年中为文凭论文所做的工作相关的所有编码部分。 整个代码在Matlab中，并且每个.m文件中的每个脚本的功能都有一个简短的描述。 该项目包括以下三个阶段： 阶段1：特征提取 提取的功能分为以下几类： 时域特征（信号统计，Hjorth特征，非平稳索引，高阶穿越） 频域特征（STFT，高阶谱） 时频域特征（希尔伯特-黄谱，离散小波变换） 电极组合功能（比例和差分对称） 阶段2：功能选择 使用了5种独立选择方法： 救济金 科恩的f ^ 2 最小冗余最大相关性 基于快速相关的滤波器 无限特征选择 阶段3：分类 分类部分使用了4个离散分类器和1种神经网络： QDA 知识网络 支持向量机 随机森林 深度信仰网络

心电图的小波变换 (a) 原始心电信号 (b) 21尺度 (c) 25尺度 ms ms ms uV 图1：心电图的二次样条小波变换结果。 （a）：原始信号， （b）：21尺度， （c）：25尺度 传统信号处理适用于平稳信号或时不变信号。对于统计特性随时间变化的非平稳信号，应采用时频分析。

脑电信号基础matlab代码电管 用于脑电图 (EEG) 数据处理管道的代码集合。 这些工具实际上并不包含任何新的信号处理工具。 它们只是为了在处理大量数据集时让您的生活更轻松。 尽管该管道包括用于计算大平均 ERP、小波分解和 FFT 的工具，但其主要目的是通过prep_master.m脚本及其调用的函数进行预处理。 安装： 从 下载最新版本，将其解压缩并从 Matlab 中运行 ElektroSetup.m。 你需要什么： 最近的 Matlab（在 R2019b 上测试） EEGLAB (2019.1) 插件：Cleanline、SASICA、eye-eeg（最近的 github 版本！ ）、PREP 等。您将收到有关不匹配的依赖项的警告（请参阅elektro_dependencies.m ） SubjectsTable.xlsx（此存储库中包含一个示例）：一个 Excel 电子表格，其中包含您的主题列表和有关这些数据集的信息。 Matlab 声称也可以读取 .odt 文件，但至少在我们的机器上这是行不通的。 此表中的重要列是： 名称：多个函数需要此列，其中包含每个数据集的名称、代