脑电提取均值信号特征的matlab代码用于癫痫发作检测的脑电图特征工程 该 repo 记录了癫痫发作检测任务中最具挑战性的部分 EEG 特征工程的 MATLAB 代码。 这些 EEG 特征已被 Citation 中已发表的论文所使用。 脑电特征域 功能编号 特征域 描述 1-4 基本统计 平均振幅、标准振幅、过零次数、振幅范围 5-16 光谱分析 每个频段的功率比和绝对功率，alpha、beta、theta、delta、gamma 和 freq 质心，总功率 17-28 时频域 离散小波变换（DWT）在六个频段上系数的均值和标准差 29-31 非线性特征 ApEn、LZ 复杂度、Hurst 指数 32-43 时空域 六个频段和大脑区域的锁相值 44-47 同步测量（带频移/频移） 时域和频域中的动态扭曲 48-62 复杂网络特征 从时间和频率不变网络中提取的特征 功能 1-47 参考； 功能 48-62 对 . 基于这项工作的博士论文在 . 脑电特征提取首先，通过以下方式下载此 repo： git clone git@github.com:ieeeWang/EEG-feature-se

Jx-EEGT：脑电图（EEG）特征提取工具箱 -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- ------------- *此工具箱提供30种EEG功能 * 显示如何使用生成的采样信号来应用特征提取方法。 *此Jx-EEGT工具箱的详细信息可以在https://github.com/JingweiToo/EEG-Feature-Extraction-Toolbox中找到

为了探究正常人脑电β波（13~25 Hz）静息态功能连接，提出了一种结合独立成分分析（ICA）、图论、层次聚类、t检验、标准低分辨率电磁断层成像（sLORETA）技术的分析算法。对利用BP Analyzer 64导脑电仪采集的25个健康被试者在闭眼和睁眼静息状态下的高分辨率脑电信号β波（13~25 Hz）进行了功能连接研究，结果表明：（a）β波在闭眼状态下的功能连接明显多于睁眼状态；（b）从闭眼状态到睁眼状态，在右侧大脑顶叶、枕叶、颞叶区域β波功能连接明显减弱，而在双侧额叶连接增强；（c）静息态网络中的默认节点网络、视觉网络、运动感觉网络在闭眼状态下显著。因此，证明该算法适用于研究脑电β波静息态功能连接。

JJG 954-2019数字脑电图仪

Jx-EEGT：脑电图（EEG）特征提取工具箱 《迈向人才科学家：共享与学习》--- 介绍 此工具箱提供 30 种类型的 EEG 功能 A_Main文件显示了如何使用生成的样本信号应用特征提取方法。 输入 X : 信号 (1 x样本) opts : 参数设置（有些方法有参数：参考） 输出 feat ：特征向量（您可以使用其他名称，如f2等） 用法 采用主函数jfeeg进行特征提取。 您可以通过将'me'更改为来切换方法 如果你想提取平均能量（ ME ），那么你可以写 feat = jfeeg('me', X); 如果你想提取 hjorth 活动（ HA ），那么你可以写 feat = jfeeg('ha', X); 示例 1：提取 3 个正常特征（不带参数） % Generate a sample random signal X fs = 500; %

情绪识别 涉及使用脑电图（EEG）信号进行情感识别的项目。 EEG .mat文件来自其DEAP数据集，由伦敦玛丽皇后大学提供。 目的是确定脑电信号的生存力，以此作为识别“情感计算”思想的动机，从而识别不同的情绪状态。 数据集 数据集包含来自32位参与者的生理数据。 每个参与者观看了40个一分钟长的音乐视频摘录，并且在每次观看过程中都记录了生理信号。 然后，参与者根据效价，唤醒，喜好和支配性对每次观看视频的体验进行评分。 生理数据由40个特征组成-32个EEG读数通道； 另外还包括8个外围读数，例如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG），皮肤电React（GSR），体积描记仪的血容量以及Z肌和斜方肌的肌电图（EMG），但所有这些都是多余的。 根据10-20系统进行EEG记录，并按照标准记录了32个EEG通道。 数据预处理 脑电记录 从数据集中获得的EEG数据已在源中进行

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matlab终止以下代码生物医学工程 该存储库包含在2018-2019Spring在塞萨洛尼基的亚里斯多德大学电气与计算机工程学院教授的课程“生物医学技术”。 该项目是用MATLAB编写的。 该项目的目标是从EEG（脑电图）信号中进行尖峰分析和识别。 首先实现了一种尖峰识别方法。 然后进行特征提取，以便对代表特定神经元活动的峰值进行分类。 甲部 阈值方法通常用于检测经过300-3000Hz带宽滤波的细胞外记录的峰。 更具体地，使用宽度阈值，如果信号活性在附近超过阈值threshold的值，则检测该信号活性并将其记录为峰值。 问题_1_1 依次加载8个Data_Test_i.mat文件（i = 1，…，8），并为每个文件获取前10,000个样本。 然后绘制它们的图。 我们观察到，当我们继续进行下一个采样时，噪声会增加。 尖峰计数器： 阈值方法通常用于检测经过300-3000Hz带宽滤波的细胞外记录的峰。 更具体地，使用幅度阈值，检测信号活动并将其记录为尖峰，其中在附近它超过阈值

基于脑电图的低成本脑机接口 该项目使用来自用户的实时 EEG 来控制使用稳态视觉诱发电位的简化键盘。 在启动时，用户应盯着其中一个复选框记录基线 EEG。 一旦复选框开始闪烁，用户就可以开始进行选择。 有五个闪烁的复选框，每个闪烁的频率不同。 每个框上方还有一些逗号分隔的选项，用户可以通过查看和专注于它来选择。 该框将突出显示，选项在复选框之间细分。 这将重复进行，直到选择了一个选项。 如果选项是字母/数字，它将显示在文本框中。 SSVEP BCI 现在不可靠 电路文件夹中是单通道 EEG 测量电路的 ltspice 原理图，该电路由 Nucleo F303K8 测量。 这些值被发送到处理数据的脑机接口。 电路的视频概述可以在下面看到 在 Alpha BCI 文件夹中可以找到一个简单的 Alpha 波 BCI，下面可以看到演示视频 这是我最后一年的电气/电子工程学位项目 入门 按

此提交包含绘制 EEG 数据、使用 FFT 和 Pwelch 方法的功率谱、FDA 工具箱 - Alpha、Beta、Theta 和 Delta 的频谱图、频谱的练习问题。 参考： [ ] John L.Semmlow。 生物信号和医学图像处理。 第二版，CRC 出版社，2009