matlab由频域变时域的代码癫痫检测系统 该项目是HIT电气工程学士学位课程的最终项目。 项目详情 该项目描述了一项有关使用具有低通道数的EEG标记的癫痫检测系统的实验。 该系统利用机器学习分类器SVM，KNN和LDA（基于）在熵和能量特征上进行开发（基于）。在时间样本上以恒定大小的连续窗口进行操作，算法针对每个窗口从时域和常数能量中提取熵频域的频率边界。 标记为癫痫发作的每个窗口均会激活分类器。 训练算法 测试算法 特征提取 该项目用于学习和测试项目结果。 里面什么 代码 -算法的主文件。 -Chack参数值。 -从CHB-MIT数据集中加载文件。 -第三方代码。 -解析摘要癫痫发作文件以找到癫痫发作索引。 -将文件内容排序为全局结构。 -拆分脑电图结构以训练测试。 -删除了嘈杂的频道算法。 -从训练结构中提取数据集。 -从训练结构生成数据集。 -提取熵和能量特征。 -从测试结构中提取数据集。 -从测试结构生成数据集。 -提取熵和能量特征。 -使用分类器SVM，KNN和LDA分析数据集。 -保存并绘制结果 资料夹 -包含第三方代码。 -包含中保存的数据集，如果文件存在，则算法将跳过

葛德彪的时域有限差分方法书籍，初学fdtd者必备

fft 是我们使用的常用方法，但确实需要 fftshift 才能获得信号的真实图

信号与系统——时域、频域分析及Matlab软件的应用，pdf格式，内容详尽，有很高的参考价值。

时域频域29个特征提取，含有完整的MATLAB程序代码

使用卷积神经网络处理时间序列，属于最新的处理模型，非常适合处理时间序列

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

本代码是用于给定（非平稳）信号的时频分析的 Matlab 程序。 结果是： 1) 时域中信号的图形表示； 2）频域中信号的图形表示（通过FFT）； 3) 时频域中信号的图形表示（通过 STFT）。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] G. Heinzel、A. Rudiger、R. Schilling。 通过离散傅立叶变换 (DFT) 进行的频谱和频谱密度估计，包括窗口函数的综合列表和一些新的平顶窗口。 德国，汉诺威，Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik，2002。

介绍软件的操作、使用步骤和时域仿真过程，是大型电磁应用软件介绍。

使用频谱门控降低python中的噪声 该算法基于的一种降噪效果（但并非完全再现）（） 该算法有两个输入： 包含音频剪辑的典型的噪声的噪声的音频剪辑（可选） 包含要删除的信号和噪声的信号音频片段 算法步骤 在噪声音频片段上计算FFT 统计信息是通过噪声的FFT计算得出的（频率） 基于噪声的统计信息（和算法的期望灵敏度）计算阈值 通过信号计算FFT 通过将信号FFT与阈值进行比较来确定掩码 使用滤镜在频率和时间上对蒙版进行平滑处理 掩码被叠加到信号的FFT中，并被反转 安装 pip install noisereduce noisereduce可以选择使用Tensorflow作为后端来加快FFT和高斯卷积。 它未在requirements.txt中列出，因为（1）它是可选的，并且（2）tensorflow-gpu和tensorflow（cpu）都与此软件包兼容。 该软件包需要所有