EEGLAB版本V14.1.1，脑电处理必备，EEG格式文件处理，帮助解决脑电的预处理和读入问题，能够略深入的解决一些脑电数据的处理问题。

生理信号中，能够自动的对心电图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点，能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展，同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高，对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法，其中能够快速准确的定位心电信号中 QRS 波群和 P、T 波,是心电图信号分析的一个关键环节，心电信号中往往拥有过多的信号干扰，去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。截止到现在为止，当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。针对当前现状，本文从以下两个方面展开研究，包括“心电信号滤波”以及“QRS 波形定位”。 由于心电信号产生的十分微弱，周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。从实际情况出发来看，设计了 基于FIR 陷波器和 Levkov 滤波法相结合的方法来滤除信号中 50Hz 工频干扰。实验结果显示，改进后的算法相比较传统的滤波器而言，是一种更为有效 ECG 信号滤波法。 QRS 波形定位：特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础，是诊断的入手点。QRS 波群是心电图最主要最突出的波段，是检测其他波形的前提，P 波和 T波在诊断中也有重要意义。通过对临床 QRS 复合波的形态研究，根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理，提出一种 Marr 小波链检测 QRS 波群的新算法。变换 3 种尺度来定位R 波，然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式，最终唯一确定 R 波位置。R 波确定后再向前、向后搜索 Q、S 波。对于 P 波和 T波则增大尺度，应用同样的方法来检测。

主要叙述了新电信号的发展史 以及涉及的基于数字滤波器及形态学滤波器对心电信号的去噪与识别 本文主要设计了新的滤波器来对心电信号去噪

MATLAB & Bash Scripts for analyzing neurodata acquired from epilepsy patients

内容简介： 脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。 《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

delsys设备采集的表面肌电信号，16个手势动作，每个动作维持6s，休息4s，进行6次循环。类别标签通过最大面积法修正，效果较好。

这是用MATLAB编写的一个用于心电信号滤波去噪，和提取特征值的程序，这个是自己弄的程序，希望对大家有用

通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-Related Potential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。 本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI 64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(Artifact Detection)、坏通道替换(Bad Channel Replacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(Average Referencing)、基线校正(Baseline Correction)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

心电信号动力学模型，合成ECG，可用于心电信号去噪等 matlab程序