产生模拟心电信号ecg包括收到干扰的Matlab程序-产生各种ecg信号.rar 把文件放到work文件夹中 在command windows里输入generates0,generates1,generates2就可以依次产生标准心电波形，带工频干扰的波形和带随机噪声的波形 所含文件： Figure18.jpg

“在这个实时脚本中，我们将对构成我们大脑的细胞携带的信号进行建模。 神经元是一种可电兴奋的细胞，它通过电信号和化学信号接收、处理和传输信息。 神经元之间的通讯是通过控制调节膜电位的离子通道来建立的。 最后一个充当信号。 在施加幅度相当大的电流脉冲后，可兴奋细胞的膜电位在返回平衡状态之前显示出很大的变化，称为动作电位 (AP)。 ”

脑电信号基础matlab代码波列分析 使用 2D 和 3D AUC 图，我们提高了帕金森病的检测精度 有用于分析脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 和震颤图数据的 Matlab 文件。 波列电活动分析方法的思想是我们将生物医学信号视为波列的组合。 波列是信号在时间、频率和空间上局部化的功率谱密度的增加。 我们将波列检测为小波频谱图中的局部最大值。 我们不认为波列是一种特殊的信号。 我们研究了以下波列参数：波列中心频率、波列最大功率谱密度、周期中的波列持续时间和波列带宽。 我们开发了特殊的图表，称为 AUC 图，以确定哪些波列是神经退行性疾病的特征。 您可以在此处阅读我们的方法： OS Sushkova、AA Morozov、AV Gabova、AV Karabanov。 使用基于波列的电活动分析方法研究帕金森病患者肢体震颤的表面肌电图和加速信号 // 人工智能进展：第 16 届伊比利亚美洲人工智能会议，IBERAMIA 2018，秘鲁特鲁希略，11 月 13 日-16, 2018, Proceedings / GR Simari, F. Eduardo, F. Gutiérrez

一种综合小波变换的心电信号消噪算法.pdf

无线电信号的调制识别在无线电监测及频谱管理中有着至关重要的作用。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力，可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征，因此，探索基于深度学习的无线电信号调制识别是目前无线电监测领域主要的发展趋势之一。介绍了深度学习在无线电信号调制识别中的一些应用成果及存在的问题。结合工作的实际需求，对深度学习在无线电信号调制识别中提出了一些展望，如进一步提高识别范围和在低信噪比下的识别率；寻求新型深度学习调制识别混合架构。

2.多种滤波方法_心电信号,心电信号的滤波处理,matlab源码.zip

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。

针对基于两种不同意识任务( 想象左手运动和想象右手运动) 的脑机接口, 使用共空间模式算法对 BCI 2003 竞赛数据进行特征提取; 基于滑动时间窗, 利用 CSP 方法对C3, Cz 和 C4 位置的脑电信号进行处理利用支持向量机对特征进行分类, 获得最大分类正确率 82 86% , 最佳时间点 4 09 s, 最大互信息 0 47 bit, 最大互信息陡度 0 431 bit/s与 BCI 2003 竞赛结果相比, 最大互信息陡度有了显著提高, 证明该方法更适合 BCI 实时系统的要求

三条主题“是什么、为什么、怎么办”1.讲解生命信号的在人身体中的重要性，脑电波肌电信号产生的原理，以及这些信号的主要特征“低频性和微弱性等”。2.从社会需求和国内外现状两个方向分析，我们为什么要研究脑电信号和肌电信号。3.讲解采集信号的方法还有专业知识，主要有运算放大电路和滤波电路，运放电路的基本构造和基本知识。如同向和反向输入放大电路和负反馈放大电路等。最后还有关于采集信号时的一些注意事项。

通过虚拟仪器同时采集桡侧腕屈肌和肱桡肌两路表面肌电信号,取其平均绝对值(MAV)和均方根(RMS)作为特征参数,并应用线性判别分析(LDA)方法对采集的样本进行模式识别。与其它特征识别方式的实验对比表明,所提的识别方法能够成功地从表面肌电信号中识别握拳、展拳、手腕内翻和手腕外翻4种动作,且动作识别精度更高。