特区eeg特征matlab代码

提取 EEG 特征的 MATLAB 代码可以根据具体的特征提取方法和研究目的而有所不同。以下是一个示例代码，用于提取 EEG 信号的时域和频域特征：

% 假设你已经加载了 EEG 数据，并存储在名为 eeg_data 的变量中

% 定义采样率和数据点数
sampling_rate = 200;  % 采样率（每秒采样点数）
total_samples = size(eeg_data, 2);  % 总数据点数

% 提取时域特征
mean_amplitude = mean(eeg_data, 2);  % 平均振幅
std_amplitude = std(eeg_data, 0, 2);  % 振幅标准差
max_amplitude = max(eeg_data, [], 2);  % 最大振幅
min_amplitude = min(eeg_data, [], 2);  % 最小振幅

% 提取频域特征
frequencies = linspace(0, sampling_rate/2, total_samples/2+1);  % 频率范围
fft_data = fft(eeg_data, [], 2);  % 快速傅里叶变换
power_spectrum = abs(fft_data(:, 1:total_samples/2+1)).^2;  % 功率谱密度

% 计算频带特征
delta_band_power = sum(power_spectrum(:, frequencies <= 4), 2);  % Delta 频带
theta_band_power = sum(power_spectrum(:, frequencies > 4 & frequencies <= 8), 2);  % Theta 频带
alpha_band_power = sum(power_spectrum(:, frequencies > 8 & frequencies <= 13), 2);  % Alpha 频带
beta_band_power = sum(power_spectrum(:, frequencies > 13 & frequencies <= 30), 2);  % Beta 频带

% 可以继续提取其他频域特征，如频带比率、能量等

% 可以对提取的特征进行进一步的分析或处理

% 示例：绘制频域特征的柱状图
feature_names = {'Delta', 'Theta', 'Alpha', 'Beta'};
feature_values = [delta_band_power, theta_band_power, alpha_band_power, beta_band_power];
figure;
bar(feature_names, feature_values);
xlabel('Frequency Band');
ylabel('Power');
title('Power Spectrum Features');

请注意，以上代码仅提供了一个基本的示例，实际的特征提取方法可能因具体的研究目的和特征定义而有所不同。建议在实际应用中根据需求和研究领域的相关文献进行适当的修改和调整。此外，特征提取只是 EEG 数据分析的一部分，还可以结合其他方法和技术进行更全面的分析和解释。