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脑电特征频段预处理的MATLAB代码.zip

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简介：
本资源提供了一套用于预处理脑电信号特定频段数据的MATLAB代码，旨在帮助研究人员和学生有效提取和分析EEG信号中的关键信息。 对一段脑电信号进行预处理，包括消除工频干扰和基线漂移。在完成预处理后，对信号进行频谱分析，并提取theta、delta、alpha、beta、gamma及piper节律的信息。此外，还会分析各特定频带信号的时域特征和能量等特性。所用数据大约为600M左右。

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  • 脑电特征频段预处理的MATLAB代码.zip
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    本资源包含用于脑电信号特定频段预处理的MATLAB代码。通过滤波、降噪及信号增强等技术优化EEG数据，适用于科研和工程应用中的数据分析与处理工作。 对一段脑电信号进行预处理，包括工频干扰消除、基线漂移消除。在完成这些步骤后，会对预处理后的脑电信号进行频谱分析，并分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma以及piper节律的信息。此外，还会进一步分析各特定频带信号的时域和能量等特征。相关数据大约为600M左右。
     
  • 脑电特征频段预处理的MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套用于预处理脑电信号特定频段数据的MATLAB代码，旨在帮助研究人员和学生有效提取和分析EEG信号中的关键信息。 对一段脑电信号进行预处理，包括消除工频干扰和基线漂移。在完成预处理后，对信号进行频谱分析，并提取theta、delta、alpha、beta、gamma及piper节律的信息。此外，还会分析各特定频带信号的时域特征和能量等特性。所用数据大约为600M左右。
     
  • 时序数据分析与预处理：特征提取代码详解——涵盖分段特征、统计特征及熵特征
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    本文章详细解析了时序数据预处理中的特征提取方法，包括分段特征、统计特征和熵特征，并提供了相应的代码示例。 时序数据预处理及特征提取代码包括分段特征、统计特征和熵特征的实现。
     
  • 语音信号预处理与特征提取技术PDF及预处理Matlab代码
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    本资料深入探讨了语音信号预处理和特征提取的关键技术和方法，并提供详细的MATLAB实现代码，适用于研究和学习。 需要一份关于武汉科技大学的《语音信号的预处理和特征提取技术》PDF文档以及相关的预处理部分Matlab代码。
     
  • 脑电信号预处理滤波Matlab代码-Elektro-Pipe：用于电子脑电图数据处理的代码集合
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    Elektro-Pipe是一款专为电子脑电图数据设计的预处理工具包，采用Matlab编写。它包含一系列高效、精确的滤波算法，旨在优化脑电信号的质量和分析效果。 脑电信号基础的MATLAB代码集用于处理EEG数据管道。这些工具并不包含任何新的信号处理方法；它们的主要目的是在处理大量数据集时简化您的工作流程。尽管该管道包括计算大平均ERP、小波分解和FFT的功能，但它的主要目标是通过prep_master.m脚本及其调用的函数进行预处理。 安装步骤如下：下载最新版本并解压缩文件，在MATLAB中运行ElektroSetup.m文件。所需软件包包括最近版本的MATLAB（在R2019b上测试过）和EEGLAB(2019.1)插件，如Cleanline、SASICA、eye-eeg等（需要使用最新的github版本）。您可能会收到关于缺失依赖项的警告信息，请参考elektro_dependencies.m文件。 此外，还需要一个名为SubjectsTable.xlsx的Excel电子表格。此表包含您的主题列表及有关数据集的信息。尽管MATLAB声称可以读取.odt格式文件，但在我们的机器上这并不适用。该表中的重要列包括名称：多个函数需要使用这一列来识别每个数据集的名字和代号等信息。
     
  • MATLAB脑电功率谱代码-EEG处理：脑电数据的批量处理
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    本项目提供了一套基于MATLAB的工具箱，用于高效地对大量脑电（EEG）数据进行功率谱分析。通过自动化脚本实现批量化处理，极大提高了数据分析效率和准确性。 该存储库包含三个程序：使用Matlab2015b批处理EEG数据的脚本、适用于Matlab2007b的被黑客攻击版本的EEG记录器，以及一个提供神经反馈的小程序。 对于脑电图数据的批量处理，请按照以下步骤操作： - 确保您要同时处理的所有文件都放在同一个目录中。 - 在`batch_processing/batch_function.m`脚本中取消注释所需的代码，并设置必要的常量。 - 正确选择输出变量后，运行`main_script.m`. 对于被黑的EEG记录器，请按照以下步骤操作： - 导航到Matlab2007b中的hacked_recorder目录，在提示符下输入 `EEG_recorder`, 并按回车键。 - 该程序将自动开始更新计算出的alpha和beta值，并保存在`alpha.txt` 和 `beta.txt` 文件中。 如果需要更改从总功率谱计算这些值的方式，请编辑文件中的函数：eeg_power_processing.m。
     
  • 【MATLAB代码】音频信号频谱特征提取.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB进行音频信号处理的代码，专注于从音频文件中提取频谱特征。适用于研究与开发领域内的声音分析、模式识别等应用。 从时域角度进行简单的特征识别包括以下步骤：首先载入信号并选择样本与测试数据；其次利用各类样本的平均值作为该类的时间域特征；然后通过计算测试数据与各时间域特征之间的欧几里得距离来判断其类别，进而完成特征识别，并评估识别率。 采用小波分析方法进行特征提取和分类的过程如下：首先确定连续小波变换尺度（即a的取值范围）；接着执行连续小波变换以提取信号特性；然后选取各类样本并计算它们平均的小波变换特征作为该类别的代表；再通过测试数据与各类型代表之间的欧几里得距离来判断其类别，完成特征识别，并评估识别率。最后调整尺度a的取值范围，进一步优化识别效果。
     
  • MATLAB导入Excel代码-EEG预处理: 脑电数据准备
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    本教程介绍如何使用MATLAB读取和处理来自Excel文件的脑电(EEG)数据，涵盖数据导入、基本清洗及预处理步骤，为后续分析奠定基础。 在MATLAB环境中处理脑电图（EEG）数据通常需要一些预处理步骤。这些任务可以通过使用Matlab的EEGLAB工具箱或FieldTrip工具箱中的函数来实现，而专门为此目的编写的MATLAB函数则可以简化这一过程。 为了有效地进行这项工作，请确保您已经安装了以下软件和插件： - EEGLAB - FieldTrip（建议包含SASICA插件） - 可选：Cleanline, erplab 和erptools 特别注意，如果在64位Linux系统上使用“binica”，需要执行如下命令以解决兼容性问题： ``` sudo apt-get install lib32z1 ``` 此外，您还需要一个配置（cfg）文件来指定所有可变参数的设置。这包括数据文件的位置、采样率以及滤波器的具体设定等。 最后，准备一个名为“SubjectsTable.xlsx”的Excel表格以包含您的参与者列表及相关信息。此表中特别重要的列有： - “名称”：每个数据集的独特标识符（如代码或别名） - 可选：“replace_chans”：用于记录因电极损坏而替换的信息 以上步骤和文件的准备将帮助您顺利地在MATLAB环境中对EEG数据进行预处理。
     
  • 【特征提取】利用小波变换进行脑电信号特征提取（附带Matlab代码）.zip
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    本资源提供基于小波变换对脑电信号进行特征提取的方法，并包含实用的Matlab实现代码。适合于EEG信号处理的研究者和学生使用。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，对于介绍的具体内容可以在主页搜索博客查看。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，致力于修心与技术同步精进。如有相关项目合作需求可私信联系。
     
  • 用于脑电处理的高效特征提取算法.rar
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    本研究提出了一种高效的特征提取算法，专门针对脑电信号进行优化处理，旨在提高信号分析效率与准确性。该方法在多种脑电数据集上进行了测试，并取得了显著成果。 相关文件包括：[mutualinfomation] 计算脑电等信号的互信息程序及其MATLAB源代码；[runqian-report] 润乾报表详细操作手册，供Java开发人员及运维人员参考学习；[InfoTheory] 包含信息论中的一些信息熵和互信息计算方法；[ant-colony-and-mutual-information] 该工具箱结合了蚁群算法与互信息进行非线性盲源信号分离；以及 [Wavelet_EntropyinformationLZC]，提供脑电处理中的特征提取程序，包括小波熵、LZC脑电复杂度和互信息等方法。上述所有程序我已经亲自运行并通过验证，便于大家在做脑电特征提取时使用，希望对各位有所帮助。