MATLAB希尔伯特变换代码-毕业设计：基于脑电波信号的情绪识别研究
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简介：
本项目利用MATLAB编写希尔伯特变换代码，旨在通过分析脑电波信号进行情绪识别的研究，适用于毕业设计。
我的脑电信号情感识别文凭论文的代码库包含了我在雅典国立技术大学（NTUA）电气与计算机工程系本科最后一年的研究工作。所有代码均使用Matlab编写，每个脚本的功能在相应的.m文件中有简短描述。
该项目分为三个阶段：
第一阶段：特征提取
此部分包括以下几类功能：
- 时域特征：信号统计、Hjorth特性、非平稳指数和高阶穿越点。
- 频域特征：短时傅里叶变换（STFT）及高阶谱分析。
- 时频域特征：希尔伯特黄变换与离散小波变换。
- 电极组合功能：比例和差分对称性计算。
第二阶段：特征选择
使用了五种独立的特征选择方法：
1. 救济金科恩f^2最小冗余最大相关性；
2. 快速相关的滤器无限特征选择；
3. 基于快速关联的相关过滤法；
4. 独立成分分析；
5. 最小冗余最大相关性的递归特征消除。
第三阶段：分类
本项目采用了四种离散的分类算法和一种神经网络进行测试，包括：
1. 二次判别分析（QDA）。
2. 支持向量机（SVM）。
3. 随机森林。
4. 知识网络方法；
5. 深度信念网络。
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