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EEGraph：将EEG信号转换为包含频率与时频域连通性度量的图形-python版

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简介：
EEGraph是一款Python工具包，它能够将EEG信号转化为含有频率与时间-频率领域连接度量的图形，便于深入分析大脑活动模式。 EEGraph 是一个 Python 库，用于将脑电图 (EEG) 建模为图形，从而可以分析不同大脑区域之间的连接性。它可用于研究帕金森病或癫痫等神经系统疾病。该图可以导出为 NetworkX 类的图对象，并且可以通过可视化工具展示出来。 依赖库包括： - Numpy - Pandas - Mne - Matplotlib - NetworkX - Plotly - Scipy - ScotAntropy

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  • EEGraph：将EEG信号转换为包含频率与时频域连通性度量的图形-python版
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    EEGraph是一款Python工具包，它能够将EEG信号转化为含有频率与时间-频率领域连接度量的图形，便于深入分析大脑活动模式。 EEGraph 是一个 Python 库，用于将脑电图 (EEG) 建模为图形，从而可以分析不同大脑区域之间的连接性。它可用于研究帕金森病或癫痫等神经系统疾病。该图可以导出为 NetworkX 类的图对象，并且可以通过可视化工具展示出来。 依赖库包括： - Numpy - Pandas - Mne - Matplotlib - NetworkX - Plotly - Scipy - ScotAntropy
     
  • LFM_Generator_LFM_周期性线性调频信号的时域、频域与时频图分析
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    本研究通过LFM_Generator工具对周期性线性调频信号进行深入分析，涵盖其时域特性、频谱分布及时间-频率表示，全面揭示该信号的本质特征。 周期性线性调频信号的时域、频域以及时频图可以进行参数调整。
     
  • 使用Matlab将时域信号转为频域信号，并附汇报PPT
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    本项目运用MATLAB软件将时间序列数据转换至频率领域进行分析，并准备了一份详细的演示文稿以展示研究过程和结果。 本资源包含MATLAB原始代码及详细注释讲解，用于将时域信号转换为频域信号，在频域分析中有重要应用价值。此外还附有汇报用的PPT文件，便于直接使用。适合土木工程、电气、机械和通信等领域的学生与科研人员参考学习。
     
  • LabVIEW时域图转换为频谱图
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    本教程介绍如何使用LabVIEW软件将时域信号数据转化为频域表示，帮助用户掌握快速傅里叶变换等关键技术，以生成准确的频谱图。 这段文字描述了在LabVIEW编程中将时域图转换为频域图的两种简单方法，并且连接清晰明了。
     
  • 进行FFT：将信号从时域转换到频域的MATLAB方法
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    本教程介绍如何使用MATLAB实现快速傅里叶变换(FFT)，帮助用户掌握将信号从时间序列数据转换为频率成分的技术。 FFT是我们常用的方法，但需要使用fftshift才能得到信号的真实图像。
     
  • MATLAB时域与频域转换
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    本教程深入讲解了如何使用MATLAB进行信号处理中的时域和频域之间的转换，涵盖傅里叶变换、信号分析及滤波技术等内容。 在MATLAB中对随机波形进行滤波处理，并将其从时域转换到频域。通过添加窗函数来优化波形的特性。
     
  • Matlab信号特征提取代码：包含时域、频域及时间-频率域特征，如均值、标准差与时频域的小波包能量特征等 ...
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    这段代码提供了全面的信号处理功能，涵盖时域、频域和时频域分析，适用于计算多种关键特征参数，如均值、标准差以及小波包能量。 Matlab信号特征提取代码涵盖了时域、频域及时频域的特征提取方法，包括均值、标准差在内的多种时域特征；重心频率等频域特征；以及基于三层小波包分解的小波包能量特征。这些特性适用于机器学习分类与信号处理任务。 在具体实现中，该代码能够提取以下各类信号特征： - 时域特征：均值、标准差、方差、峰峰值（Peak-to-Peak）、均方根值（RMS）、偏度系数、峭度系数、波形因子（Wave Factor）、峰值因子（Peak Factor）、脉冲因子（Impulse Factor）和裕度因子。 - 频域特征：重心频率、均方频率、均方根频率以及频谱的方差与标准差。 - 时频域特征则采用三层小波包分解，利用db类型的小波基函数提取能量特征。 此外，代码还包括了VMD（变分模态分解）的相关处理。整个程序带有详细的注释，并能直接生成用于机器学习分类或回归问题的特征向量。 核心关键词：Matlab; 时域特征提取; 频域特征提取; 时频域特征; 小波包分解; VMD 分解; 特征向量; 代码；详细注释；机器学习；分类与回归。
     
  • 时变EEG连通性的时频分析：此MATLAB工具包用于对模拟数据及EEG样本进行时变EEG连通性研究。
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    这款MATLAB工具包专为研究时变EEG连通性设计，适用于模拟数据和真实EEG样本的时频分析，助力神经科学领域的深入探索。 该软件包用于对从EEGLAB工具箱获得的模拟数据及EEG样本执行时间变化连通性分析。两种时频方法（短时方法以及自适应AR建模）已被应用于提取基础信号中的定向相干(PDC)和定向传递函数(DTF)的时间变化部分。所有脚本都易于使用，因为它们包含了大量的注释信息。 该包与以下参考文献相关联：A. Omidvarnia、M. Mesbah、JM OToole等人，“新生儿EEG中随时间变化的皮质神经连接分析——时频方法”，在2011年第七届国际系统及信号处理应用研讨会(WOSSPA)上发表，第179-182页。该论文可在IEEEXplore平台上找到。 如果您发现此代码对您的研究工作有帮助，请引用上述参考文献。
     
  • 信号分解-EMD（含内时域图与频谱图）
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    本教程介绍基于经验模式分解(EMD)的信号处理方法，涵盖内时域图和频谱图的应用解析。 信号分解是指将复杂的信号拆解成若干基本成分或组件的过程。EMD（经验模态分解）是一种常用的技术手段，它能够把非线性和非平稳的复杂信号分解为一系列固有模式函数(IMFs)。每个IMF代表原始信号中的特定时频特征。 内时域图是展示每个IMF在时间轴上的局部特性的一种方式，通过绘制波形可以直观地呈现出来。这些图表揭示了信号随时间变化的特点，并且能够观察到不同频率分量和振幅的变化情况。 EMD的频谱图则展示了各个固有模式函数(IMFs)的能量分布状况于频率领域内。通过对每个IMF进行傅里叶变换，可以获得这种频谱图，它反映了信号中各频率成分的能量贡献大小。 通过分析这些图表（即内时域图和频谱图），可以更深入地理解原始信号的时频特性，并从中提取出不同频率与振幅的信息作为后续处理的基础。