对脑电信号进行5层小波包分解，提取相应的节律波

关于BCI的中文书籍，系统介绍了一个软件BCI2000可以用来开发eeg相关的应用

matlab图像分割肿瘤代码脑肿瘤检测使用图像处理 使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤 介绍 医学领域一直是必不可少的，在医学领域中的发展是改善人类的基本必要。医学图像处理是当今最具挑战性和新兴的领域。 MRI图像的处理是该领域的一部分。 鉴定肿瘤是一个不断上升的问题，因为受肿瘤影响的人们有所增加，这种上升是由从习惯到污染的许多因素引起的。 定位肿瘤一直是一个难题，因为这需要大量的人体解剖学经验，而这需要大量的时间。 该项目描述了从患者中检测和提取脑肿瘤的拟议策略。 MRI扫描大脑的图像。 该方法结合了分割和形态学运算，这是图像处理的基本概念。 使用MATLAB软件可以从大脑的MRI扫描图像中检测和提取肿瘤。 我们首先要集中精力创建一个程序，该程序需要很少的处理时间来获得结果。 执行代码 在matlab中打开代码 更改每个输入图像的目录 图片5的示例I = imread（'C：\ Users \ Naren Adithya \ Desktop \ 5.jpg'）; 运行代码

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。 使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。 并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。 实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。 这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

针对脑电信号的注意力识别精度问题，本文应用深度森林的算法进行仿真研究。首先对原始脑电信号通过小波分析进行预处理去噪，然后采用深度森林的方法进行分类识别。实验分别对6位受试者在注意和非注意两种状态下的脑电信号进行分析，结果表明，对注意力状态识别的准确率达到了95%以上，同时对通用数据库中清醒和睡眠两种状态下的脑电数据进行识别，也取得了较高的识别率，结果证明了该算法对脑电信号注意力识别的准确率是可靠的。

基于静息状态fMRI的ADHD儿童复杂脑网络分析，冀鑫如，崔俊伟，注意缺陷/多动障碍（Attention Deficit/Hyperactivity Disorder，ADHD）是一种非常常见的儿童精神障碍疾病。ADHD已成为近十年来我国甚至世界一个�

静息态亚健康失眠脑功能网络分析，翟越，徐桂芝，本文根据匹兹堡睡眠质量指数选择9名亚健康失眠被试和9名健康被试参与实验，利用128导脑电（EEG）分析仪，提取9名亚健康失眠被试和9�

基于复杂网络的脑电信号分析 将时间序列中值的范围粗粒化为Q分位数，......，，并且令M是从时间序列X∈T到网络g∈G的映射，其中，是一组节点N和边A。具体来说，一旦识别出Q分位数，M就将每个分位数分配到相应网络中的节点。当x(t)与x(t+k)分别属于分位数和时，连接节点和的加权弧记为，其中t = 1,2，......，T，时间差k = 1，...， < T。 此类资源为用matlab实现此类效果的主函数main.m文件

该文提出了振幅整合脑电图用于正常年轻人睡眠脑电分期的方法。记录了13例正常年轻人约8小时睡眠脑电数据，分为训练组（6例）和测试组（7例）。计算训练组每一例的振幅整合脑电图（aEEG）；提取aEEG的上边带曲线作为其特征曲线；提取不同分期的aEEG上边带中位数和四分位距特征；将这些特征进行综合统计分析，得出aEEG在不同睡眠期的边界和波动范围的数值指标；利用此指标对训练组和测试组的脑电数据进行睡眠自动分期。测试组和训练组的分期结果与ZEO系统结果有较好的一致性，证明了aEEG的一组特征值作为睡眠分期决策指标

1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。