matlab 脑电信号处理系统

### 构建和实现脑电信号处理系统

#### 使用Matlab进行预处理阶段

为了有效处理脑电图（EEG）数据，在实际应用CSP之前，通常需要对原始信号执行一系列预处理操作。这些步骤可能包括去除噪声、滤波以及分段等过程[^2]。

% 去除工频干扰和其他环境噪音
data_filtered = filter(b,a,data_raw); % b, a 是设计好的带通滤波器系数

#### 应用共空间模式(CSP)

一旦完成了必要的预处理工作，就可以利用CSP技术来增强特定类型的事件相关去同步化/同步化现象。这一步骤涉及到计算两个类别的协方差矩阵，并求解广义特征值问题以获得最优的空间滤波向量。

% 计算两类活动对应的平均协方差矩阵 C1 和 C2
R1 = mean(cov_class1);
R2 = mean(cov_class2);

% 解决广义特征值分解问题得到W
[V,D] = eig(R1,R2);
[W, ~] = sort(abs(diag(D)), 'descend');
W = V(:,sort_idx)';

#### 投影矩阵的形成

通过上述方法得出的最佳线性组合即构成了所谓的“共同空间模式”，它们能够最大化不同类别间功率谱密度差异的同时最小化同类内部变化。最终形成的投影矩阵用于将多通道时间序列映射到新的低维表示形式中。

% 形成投影矩阵并应用于测试样本
CSPMatrix = W';
projected_data = CSPMatrix * data_test;

#### 特征提取与分类模型训练

经过转换后的特征可以被送入机器学习算法当中完成最后的任务——比如识别不同的精神状态或是预测个体的行为意图。支持向量机(SVM)是此类应用场景下的常用工具之一。

% SVM参数设定与训练
SVMModel = fitcsvm(features_train, labels_train,...
    'KernelFunction','linear',...
    'BoxConstraint',Inf,...
    'ClassNames',[0; 1]);