脑电图均值信号特征的MATLAB代码，用于癫痫发作检测...
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简介：
该MATLAB代码专注于脑电提取均值信号特征，并应用于癫痫发作检测中的脑电图特征工程。此仓库记录了癫痫发作检测任务中最为困难的部分——EEG特征工程的MATLAB实现。这些提取的EEG特征已被发表论文中广泛引用。以下是脑电特征域的详细描述：
1-4：基本统计特征，包括平均振幅、标准振幅、过零次数以及振幅范围。
5-16：光谱分析，涵盖每个频段的功率比和绝对功率，以及alpha、beta、theta、delta、gamma和频率质心，总功率信息。
17-28：时频域离散小波变换（DWT）在六个频段上的系数均值和标准差。
29-31：非线性特征，如ApEn（近似偏度）、LZ复杂度（长度熵复杂度）和 Hurst 指数。
32-43：时空域特征，包括六个频段和大脑区域的锁相值。
44-47：同步测量，对时域和频域中的动态扭曲进行评估，并考虑带频移/频移的情况。
48-62：复杂网络特征，从时间和频率不变的网络中提取相关信息。
功能1-47：参考了这些功能；功能48-62则针对特定数据集进行了处理。
基于此研究的工作已发表于博士论文中。 访问此仓库的方法如下：使用`git clone git@github.com:ieeeWang/EEG-feature-se`命令进行克隆。
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