行业分类-电信-一种基于非高斯中性向量特征选择的脑电波(EEG)信号分类方法.rar

MATLAB的疲劳检测代码脑电图检测驾驶员疲劳 该项目是2019年悉尼科技大学的一项大学研究项目的一部分。目标是开发一种算法，用于检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。 包含从项目中获得的所有结果的详细项目也包含在存储库中。 在此仅发布MATLAB中的特征提取。 鼓励所有用户扩展此处显示的特征提取或根据这些特征提出一种改进的驾驶员疲劳检测方法。 该自述文件将指导用户完成整个MATLAB的设置，以便该程序可以在您的本地计算机上运行。 入门 由于应用了监督学习方法来解决检测任务，因此需要标记的数据集。 此类数据集已在此处记录和发布：。 需要下载所有名为“ 1.zip”到“ 11.zip”的文件夹，并将它们解压缩到本地计算机上的文件夹中。 预处理所有脑电图通道 打开并将路径变量设置为带有EEG数据的字典。 该脚本从下载中打开原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（fe 1秒），并分配标签（0正常，1疲劳）。 具有0.5 Hz至50 Hz的通带的带通滤波器应用于时间信号。 因此，从信号中去除了高频噪声和DC偏移，而不会丢失用于疲劳检测的相关EEG信号。 用户可以选择此处要提取的给定的E

本算法允许绘制在运动图像（MI）实验中获得的α和β脑节律的功率谱图。 该算法分为三个阶段： 预处理，α和β振荡的构象以及所述节律的功率谱密度估计。 在采集脑电信号期间，MI阶段由十次试验组成，每个阶段又由十二次奔跑组成，因此，奔跑由三个阶段构成：放松，静默和MI，每个阶段持续三秒钟。 在该算法中，分别表示了由电极C3和C4采集的迹线。 但是，仅根据10/20标准更改电极即可获得功率谱。 尽管此选择可能会导致预处理阶段发生变化，但由于这全都取决于信号的性质。 动机： 如何绘制脑电信号？ 首先，在您的matlab版本中加载名为“ Subject02.mat”的文件，然后在“命令窗口”中键入以下代码行： >> x_k = Registro（1）.Izquierda（：，17,1）; >> N =长度（x_k）; >> Fm = 250； >> T = 1./Fm； >> n = 0

BCI-II-III分类 使用CNN和CNN + LSTM在EEG信号中对运动想象力进行分类 更多信息

为了加载该函数，在路径中添加了 Edfread 函数，预处理是利用巴特沃斯带通滤波器、离散小波变换和典型相关分析作为两种不同的特征提取方法。 使用 Matlab App Designer 创建了一个 GUI 来显示模拟。

外部输入通过神经元群模型可以产生不同类型的类似EEG的信号，但是外部输入信号的统计特性多采用经验值，而没有对其专门进行研究。在设定神经元群模型参数的情况下，SR-UKF被用来估计不同观测值所对应外部输入以及模型输出。实验证明外部输入估计数据的均值在前人所采用值的范围内，但是标准差比前面用到的小很多。

计算EEG信号的相位锁值，MATLAB

EEG信号特征提取与分类，CSP算法，比较全面,值得学习.

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利用小波变换对EEG信号进行特征提取，所采用的EEG信号为BCI竞赛数据库基于运动想象的EEG信号