提取EEG非线性特征，matlab代码

提取 EEG 非线性特征可以使用各种方法，例如图像熵、Hurst指数、Lyapunov指数等。以下是一个示例代码，用于提取 EEG 信号的Hurst指数和Lyapunov指数作为非线性特征：

% 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Hurst指数作为非线性特征
hurst_exponent = zeros(size(eeg_data, 1), 1);  % 存储每个通道的Hurst指数
for i = 1:size(eeg_data, 1)
    x = eeg_data(i, :);
    hurst_exponent(i) = hurst(x);
end

% 提取Lyapunov指数作为非线性特征
lyapunov_exponent = zeros(size(eeg_data, 1), 1);  % 存储每个通道的Lyapunov指数
for i = 1:size(eeg_data, 1)
    x = eeg_data(i, :);
    lyapunov_exponent(i) = lyapunov(x);
end

% 可以对提取的特征进行进一步的分析或处理

% 示例：绘制Hurst指数和Lyapunov指数的柱状图
figure;
subplot(2, 1, 1);
bar(hurst_exponent);
xlabel('Channel');
ylabel('Hurst Exponent');
title('Hurst Exponent');
subplot(2, 1, 2);
bar(lyapunov_exponent);
xlabel('Channel');
ylabel('Lyapunov Exponent');
title('Lyapunov Exponent');

% Hurst指数计算函数
function H = hurst(x)
    n = length(x);
    t = logspace(0, log10(n/2), 10);  % 计算不同时间尺度
    R = zeros(length(t), 1);
    for i = 1:length(t)
        m = floor(n/t(i));
        y = reshape(x(1:m*t(i)), t(i), m);
        y_mean = mean(y, 1);
        y_fluctuations = y - repmat(y_mean, t(i), 1);
        R(i) = max(cumsum(y_fluctuations, 1) - repmat((1:t(i))' .* y_mean', 1, m), [], 1) - min(cumsum(y_fluctuations, 1) - repmat((1:t(i))' .* y_mean', 1, m), [], 1);
    end
    R = R ./ (std(x) * sqrt(t));
    p = polyfit(log10(t)', log10(R)', 1);
    H = p(1);
end

% Lyapunov指数计算函数
function L = lyapunov(x)
    n = length(x);
    m = 10;  % 参考嵌入维度
    r = 0.01;  % 相邻轨道初始距离
    N = 100;  % 计算点的数量
    y = zeros(N, m);
    y(1, :) = x(1:m);
    for i = 2:N
        for j = 1:m
            y(i, j) = x(i+j-1);
        end
    end
    d = zeros(N, 1);
    for i = 1:N
        distances = sqrt(sum((repmat(y(i, :), N, 1) - y).^2, 2));
        d(i) = sum(distances(distances > r)) / (N - 1);
    end
    L = mean(log(d)) / (m * r);
end

请注意，以上代码仅提供了一个示例，实际的非线性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。特征提取方法的选择和参数设置也可能因数据特点和研究领域的不同而有所差异。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。