eeg特征提取 matlab

在 MatLab 中进行 EEG 特征提取，可以使用以下几种方法：

1. 基于时域的特征提取：例如平均幅值、能量、方差、标准差等。

2. 基于频域的特征提取：例如功率谱密度、频带能量、频带比例等。

3. 基于时频域的特征提取：例如小波变换、短时傅里叶变换等。

4. 基于统计学的特征提取：例如熵、相关性、相干性等。

下面是一个示例代码，演示如何使用小波变换提取 EEG 信号的特征：

% 导入 EEG 信号
load('EEGsignal.mat');

% 小波变换
[cA,cD] = dwt(EEGsignal,'haar');

% 特征提取
meanCA = mean(cA);
stdCA = std(cA);
varCA = var(cA);
energyCA = sum(cA.^2);
meanCD = mean(cD);
stdCD = std(cD);
varCD = var(cD);
energyCD = sum(cD.^2);

% 输出结果
fprintf('Mean of CA: %f\n', meanCA);
fprintf('Standard deviation of CA: %f\n', stdCA);
fprintf('Variance of CA: %f\n', varCA);
fprintf('Energy of CA: %f\n', energyCA);
fprintf('Mean of CD: %f\n', meanCD);
fprintf('Standard deviation of CD: %f\n', stdCD);
fprintf('Variance of CD: %f\n', varCD);
fprintf('Energy of CD: %f\n', energyCD);

这段代码将导入名为 "EEGsignal.mat" 的 EEG 信号，并使用小波变换将其分解为两个子带 cA 和 cD。然后，它计算了这些子带的平均值、标准差、方差和能量等特征。最后，它输出了这些特征的值。