针对脑电信号的注意力识别精度问题，本文应用深度森林的算法进行仿真研究。首先对原始脑电信号通过小波分析进行预处理去噪，然后采用深度森林的方法进行分类识别。实验分别对6位受试者在注意和非注意两种状态下的脑电信号进行分析，结果表明，对注意力状态识别的准确率达到了95%以上，同时对通用数据库中清醒和睡眠两种状态下的脑电数据进行识别，也取得了较高的识别率，结果证明了该算法对脑电信号注意力识别的准确率是可靠的。

基于复杂网络的脑电信号分析 将时间序列中值的范围粗粒化为Q分位数，......，，并且令M是从时间序列X∈T到网络g∈G的映射，其中，是一组节点N和边A。具体来说，一旦识别出Q分位数，M就将每个分位数分配到相应网络中的节点。当x(t)与x(t+k)分别属于分位数和时，连接节点和的加权弧记为，其中t = 1,2，......，T，时间差k = 1，...， < T。 此类资源为用matlab实现此类效果的主函数main.m文件

1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。

针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题，对多通道四类运动想象脑电信号进行研究．通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析，合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段，然后使用PW-CSP，Hilbert变换及归一化处理的方法，对四类运动想象脑电信号进行特征提取，分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程，算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低，为实现算法的在线应用打下基础．仿真结果表明，该算法分类正确

局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)

脑电信号-运动想象代码，搭建环境见博客

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国内外脑电信号研究的情况 对脑电信号进行特性分析和特征提取，国内外有关这一课题的研究日益增多，到目前为止，己经有很多方法被应用于此。 1932年之前，对脑电信号的特征提取与特性分析停留在主观水平上。 1932年Dietch首先用傅立叶变换进行了脑电图分析。 1932年之后，相继引入了频域分析、时域分析等脑电图分析的经典方法。 目前，国内外针对脑电信号的研究，已经有了很多分析方法。

我毕业时的脑电信号识别代码与论文，数据

matlab希尔伯特变换代码我的脑电信号情感识别文凭论文 此回购包含与我在雅典国立技术大学（NTUA）的电气和计算机工程系本科学习的最后一年中为文凭论文所做的工作相关的所有编码部分。 整个代码在Matlab中，并且每个.m文件中的每个脚本的功能都有一个简短的描述。 该项目包括以下三个阶段： 阶段1：特征提取 提取的功能分为以下几类： 时域特征（信号统计，Hjorth特征，非平稳索引，高阶穿越） 频域特征（STFT，高阶谱） 时频域特征（希尔伯特-黄谱，离散小波变换） 电极组合功能（比例和差分对称） 阶段2：功能选择 使用了5种独立选择方法： 救济金 科恩的f ^ 2 最小冗余最大相关性 基于快速相关的滤波器 无限特征选择 阶段3：分类 分类部分使用了4个离散分类器和1种神经网络： QDA 知识网络 支持向量机 随机森林 深度信仰网络