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

EEGLAB is an interactive Matlab toolbox for processing continuous and event-related EEG。

2.1 原始脑电数据的读取和显示 采集到的脑电信号文件为 data.txt，调用 eeg_load.m 文件，即可绘制出脑电样本信号图， 如下图 2 所示。 图2 脑电样本信号图 2.2 脑电信号频谱图及功率谱图的绘制 首先调用 eeg_fft.m 文件，原理是对样本信号进行傅立叶变换 [3]，即可获得样本信号的 频谱图，如下图 3 所示。

【主要内容】 心电信号的噪声特点 小波分析与传统信号处理方法的比较 小波去噪的基本原理 小波去噪的基本步骤 小波去噪中的阈值函数和阈值的选取 小波去噪中小波函数的选择 去噪效果的评价 程序说明 总结

计算机应用中，有时需处理的信息不是数字量，而是一些随时间连续变化的模拟量，甚至是一些非电量，如温度、压力、速度等。 首先将非电的模拟信号变成与之对应的模拟电信号，这要通过各种传感器来完成。 计算机可处理的信息均是数字量（电脉冲信号）1和0，必须把要处理的模拟电量转换成数字化的电信号，这需要模拟(Analog)与数字(Digital)转换电路。

用于提取脑电信号的DE（差分熵特征/微分熵特征）和PSD（功率谱密度特征）特征的matlab和python代码。

心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度，研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍进行统计分析，选择正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍作为神经网络识别目标，采用主成分分析法提取25个心拍特征作为样本向量。仿真结果表明，改进BP神经网络具有较好的分类识别能力，整个样本分类准确率为98.4%。算法收敛速度快，分类精度高，有助于检测和诊断心脏疾病。

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