基于matlab的脑电信号分析，包括脑电信号的波形，消噪以及频域的变换，画出脑电信号的功率谱图等等

EEGLAB版本V14.1.1，脑电处理必备，EEG格式文件处理，帮助解决脑电的预处理和读入问题，能够略深入的解决一些脑电数据的处理问题。

MATLAB & Bash Scripts for analyzing neurodata acquired from epilepsy patients

内容简介： 脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。 《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-Related Potential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。 本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI 64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(Artifact Detection)、坏通道替换(Bad Channel Replacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(Average Referencing)、基线校正(Baseline Correction)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

脑电信号的专业书籍：事件相关电位分析。希望运用ERPs来回答认知神经科学及其相关领域中广泛而有意义问题的人提供一个指南。

根据给定的一段脑电信号，对原信号进行时域和频域分析，并绘制时域波形图和频谱图。制作GUI界面。

基于matlab的脑电信号处理 程序设计，包括GUI界面设计

利用matlab工具软件对脑电信号处理，有代码实例，简单易懂，能让你短时间内熟悉matlab对脑电信号分析。

用于脑电信号特征提取的InfoMax Algorithm Based on ICA