matlab脑电功率谱代码硕士论文 发言题目：基于参数特征分析的情感状态分类中基于神经元脑电图的计算有效和鲁棒光谱特征信息提取模型的研究 概述描述：在本研究中，我们探索了在EEG特征提取任务中使用特征矩阵分解的各种参数PSD（功率谱密度）估计器模型。 该研究还对EEG波形的子空间维数估计进行了详细分析，这是基于本征分析的参数化PSD估计器必不可少的参数。 我们观察了计算光谱的标准偏差，绝对偏差，统计范数和其他统计参数的t值和p值，以分析光谱相关性。 该研究实现了PCA以减少特征尺寸空间，并探索了自动编码器的使用。 我们还探讨了从计算出的光谱中生成脑电图地形图像的概念，将其作为可能的特征提取方法。 提取的特征用于卷积神经网络，LSTM网络和多层感知器网络上，用于分类任务。 对于详细的数据可视化，我们使用了统计的Seaborn libray和Matplotlib3D。 有关研究的图和更多详细信息，请点击此处（）。 Github代码库说明：在“ transformation_matlab_codes”子目录中提供了用于频域转换的部分matlab代码库。 “ python_automation

利用光声相关谱法对血液流速进行了测量，并研究了激光重复频率以及血流方向与入射激光传播方向的夹角对血液流速测量准确性的影响。结果表明：血流速度越快，要求激光的重复频率越高；当血流方向与入射激光的传播方向垂直时，系统可以测量的血液流速范围为0.059～92.3 mm/s，测量值与真实值的相关系数为0.992；当血流方向与入射激光的传播方向不垂直时，测得的血液流速和实际血液流速的比值与样品倾斜角度成余弦关系。

在本文中，我们提出了一种新的集合角谱（P-AS），用于估计多个声源的到达方向（DOA）。 这种方法使用宽间隔的麦克风阵列以实现高分辨率，并且仅在二维时间边际角频谱（TM-AS）中合并由有源源控制的角度分量。 使用不同数量的源来评估其对空间混叠源和短时源的鲁棒性。仅在几个时间范围内激活源。 实验结果表明，与大多数现有的基于角谱的DOA估计方法相比，该方法更有效，更鲁棒。

气相色谱-质谱联用法同时分析细胞内17种氨基酸，于丽光，郭敏，建立了一种基于气相色谱-串联质谱技术（GC-MS/MS）的氨基酸快速分析定量方法。细胞样品采用80%甲醇溶液提取，BSTFA+1%TMCS衍生后，用GC-MS/

线谱的提取为舰船的检测识别和方位跟踪提供了依据,研究线谱的提取具有实际的应用意义。采用Welch算法和Chirp-Z变换联合处理舰船的辐射噪声信号能够有效地提取线谱。根据对仿真信号和某实船的辐射噪声信号分析的结果表明,该方法原理简单,能够精确地提取特征线谱,其中频率分辨力可达0.36Hz;根据所提取的船只的特征线谱,设定滤波区间对船辐射的噪声信号进行滤波,可以更准确地跟踪船的航迹。

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。

本教程分为两部分，第一部分为操作基础篇，共分为6章，详细介绍了ANSYS分析全流程的基本步骤和方法；第二部分为专题实例篇，共分为10章，按不同的分析专题讲解了各种分析参数设置的方法与技巧。

奇异谱 用于执行和可视化奇谱分析（SSA）的MATLAB类，SSA是时间序列的非参数频谱分解技术

【特征提取】基于一帧数据倒谱法、LPC内插法、LPC求根法实现语音共振峰提取含Matlab源码

信号子空间和噪声自空间的正交性 可以得到music算法