脑电信号分析与特征提取 指导教师: 童基均 老师 学 生: 叶建伟 班 级: 03电子（2）班 浙江理工大学信息电子学院 2007.1.17

头皮脑电信号具有非平稳特性，相干等传统分析方法并不能很好地检测这些脑电时间序列间的依赖关系。广义同步中的似然同步算法对非平稳信号处理具有较好的效果，该文将它应用到实际脑电信号分析中。基于单向耦合Henon映射系统和实际脑电数据的仿真结果均表明，基于广义同步的似然同步方法适用测量非平稳信号间关系。针对健康被试静息态下，从闭眼到睁眼的过程中脑电信号间同步性的变化进行了研究，发现从闭眼到睁眼过程中，大脑的alpha波在几乎所有电极间的同步强度都显著地减弱，大脑的活动受到一定的抑制。上述结果也表明该方法在脑电数据

用小波分析分解脑电信号，包含α、β、θ三个波段的信号

脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。 脑电信号非常微弱。主要有以下几个特点： 1）随机性及非平稳性相当强。 2）脑电信号具有非线性。 3）采集到的脑电信号背景噪声比较复杂，有50Hz的工频干扰，电极与皮肤的接触噪声以及电极与地之间的共模信号的干扰等等。

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

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。

脑电信息，分析，处理与采集的python代码，启动代码，配置文件等等。

对脑电信号分析与特征提取的方法进行详细的描述，加深你对其了解

2020年研究生数学建模，第十七届华为杯研究生数学建模，脑机接口，参考文献，全套人工智能，可完成题目所有要求。

关于脑电信号的连续小波变换分析，主要用来看脑电异常的。