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在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA(独立成分分析)法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步(EventRelatedDesynchronizationorEventRelatedSynchronizationERD/ERS)信号。利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计相关性,抽取包含ERD/ERS现象的特征频带,对每个特征频带分别进行ICA分解,获取与ERD/ERS现象相关的μ节律和β节律。最后引入ERD/ERS系数作为量化指标

产生心电信号，是一段心电信号的txt文档，在matlab里面仿真，是104段数据

【肌电信号】脉搏信号分析(去噪+特征提取)matlab 源码含GUI.md

表面肌电信号处理的matlab程序，包括带通滤波、50Hz陷波滤波程序，以及计算时域、频域的指标iMEG、RMS ， MF、MPF

提出基于脑电信号（EEG）的睡眠分期研究。利用离散小波变换（DWT）的db8小波分解得到的细节分量作为信号新的表达，把各个细节分量能量作为特征，建立带高斯径向基核函数（RBF）的非线性支持向量机（SVM）模型。研究发现，其对睡眠分期研究的方案是可行的，满足模型对泛化能力的要求。

针对区分两种不同运动想象(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口任务,提出了以小波方差作为分类特征的方法.首先深入研究了小波变换以及小波方差的计算方法,结合验证脑电图(EEG)存在的ERD/ERS现象,然后利用小波分解系数方差对C3,C4导联脑电信号进行特征提取,最后采用最简线性分类器进行分类,采用分类正确率作为主要评价标准.结果表明,最大分类正确率为85%,最佳分类时间段为4~6.5 s.与BCI竞赛和其他方法相比,在保证分类正确率的前提下,所使用的特征提取和分类方法更加简单,具有较高的参考价值.

内涵中英文使用手册和打包好的eeglab工具箱！还有一个简单的基本讲义使用！

针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCICompetition2005”中的DatasetⅢa为例,先对采集的4类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。