提取均值信号特征的matlab代码使用 EEG 信号的 Python 情绪识别 该存储库包含使用小波变换和 svm 分类器的 rbf 内核进行情感识别的代码。 抽象的： 本文旨在提出使用脑电图 (EEG) 技术进行情绪识别。脑电图 (EEG) 是一种机器，它使用附着在头皮上的小金属盘（电极）来检测人脑中的电活动。 脑细胞通过电脉冲进行交流，并且一直处于活跃状态，即使在我们睡着时也是如此。 此活动在 EEG 记录上显示为波浪线。 数据集摘要 数据集包含下采样信号、预处理和分段版本的 EEG 数据在 Matlab（.mat 文件）中。 数据被下采样到 200Hz。 应用了 0-75Hz 的带通频率滤波器。 根据剪辑的持续时间提取脑电图片段。 总共有 45 个 .mat (Matlab) 文件，每个实验一个。 每名受试者进行 3 次实验，间隔约 1 周。 每个主题文件包含 16 个数组。 15 个数组包含一个实验中 15 次试验的分段预处理 EEG 数据（eeg_1~eeg_15，通道×数据）。 名为“labels”的数组包含相应情感标签的标签（-1 表示负面，0 表示中性，+1 表示正面）

采用金属磁记忆检测方法对CNG储气瓶和乙炔气瓶的封头及筒体处进行检测，发现对应应力集中状态的磁信号有异常变化。用有限元分析软件Ansys对两种不同形式的封头及其与筒体的连接部位进行应力仿真分析。考察了磁信号的变化特征与有限元分析应力间的关系，为磁记忆的定量研究提出一个有效的方法。

小波变换方法的研究。

为了快速准确地识别轴承故障,研究了轴承振动信号时域特征和小波包能量特征提取方法,通过实验分析最终选择的轴承故障特征为无量纲时域特征和小波包能量特征,并采用"一对多"支持向量机分类算法对轴承的正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障四类数据进行了故障诊断实验,诊断准确率为96%。

LMS Test.Lab中文操作指南_Signature信号特征测试分析.pdf

基于S变换声发射信号特征提取，刘永春，童敏明，针对声发射信号分析，本文推导出了S变换的实现过程，使用s逆变换对信号进行去噪重构。为保证各传感器时差的准确性，本文利用s变换

经典的小波分析在信号特征提取的应用的毕业设计论文，非常棒

为了从强烈的背景噪声中提取侧信道信号的特征信息，提出了一种基于经验模式分解（EMD）与奇异值差分谱相结合的信号特征提取方法。该方法首先对原始侧信道信号进行EMD分解，计算各个特征模态函数（IMF）与原始信号的相关系数，找到最大相似特征分量；再对该分量进行奇异值分解求出对应的奇异值差分谱；最后根据差分谱进行重构和消噪，进一步提取分量的特征信息。实验结果表明，该方法可以有效应用于侧信道信号的特征提取，成功提高信号的信噪比和攻击成功率。

EEG信号特征提取与分类，CSP算法，比较全面,值得学习.

BP神经网络——语音特征信号分类的信号数据，不是程序哦，想要程序的话，看我主页