脑电信号时域分析的Matlab代码

以下是一份简单的脑电信号时域分析的Matlab代码：

% 导入脑电信号数据
load('EEG_data.mat');

% 选择一个通道进行分析
channel = EEG_data(:, 1);

% 计算平均值和标准差
mean_value = mean(channel);
std_value = std(channel);

% 计算最大值和最小值
max_value = max(channel);
min_value = min(channel);

% 计算幅值范围
range_value = max_value - min_value;

% 计算均方根值
rms_value = rms(channel);

% 绘制时域波形图
plot(channel);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude (\muV)');
title('EEG Signal');

% 输出结果
fprintf('平均值: %f\n', mean_value);
fprintf('标准差: %f\n', std_value);
fprintf('最大值: %f\n', max_value);
fprintf('最小值: %f\n', min_value);
fprintf('幅值范围: %f\n', range_value);
fprintf('均方根值: %f\n', rms_value);

注：以上代码仅供参考，具体分析方法应根据实际情况进行调整。

相关问题

脑电信号时域特征提取的Matlab代码

以下是脑电信号时域特征提取的Matlab代码示例：

% 加载脑电信号数据
load EEGData.mat

% 设置采样频率和采样点数
fs = 128; % Hz
N = length(EEGData);

% 计算时域特征
meanEEG = mean(EEGData); % 平均值
stdEEG = std(EEGData); % 标准差
skewnessEEG = skewness(EEGData); % 偏度
kurtosisEEG = kurtosis(EEGData); % 峰度
maxEEG = max(EEGData); % 最大值
minEEG = min(EEGData); % 最小值

% 输出时域特征
fprintf('平均值: %.4f\n', meanEEG);
fprintf('标准差: %.4f\n', stdEEG);
fprintf('偏度: %.4f\n', skewnessEEG);
fprintf('峰度: %.4f\n', kurtosisEEG);
fprintf('最大值: %.4f\n', maxEEG);
fprintf('最小值: %.4f\n', minEEG);

注意：这是一个简单的示例代码，实际应用中需要考虑更多的因素，如滤波、降噪和特征选择等。此外，代码中的EEGData是一个示例数据，需要根据实际情况进行修改。

脑电信号特征提取的Matlab代码实现

脑电信号特征提取是一个复杂的过程，需要多种算法和技术的综合应用。以下是一个简单的Matlab代码示例，可以用于基于时域和频域特征提取的脑电信号分析。

1. 时域特征提取

1.1 平均值 (Mean)

function [mean_value] = mean_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% mean_value: 平均值特征

mean_value = mean(signal);
end

1.2 方差 (Variance)

function [variance_value] = variance_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% variance_value: 方差特征

variance_value = var(signal);
end

1.3 标准差 (Standard deviation)

function [std_value] = std_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% std_value: 标准差特征

std_value = std(signal);
end

1.4 峰值 (Peak)

function [peak_value] = peak_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% peak_value: 峰值特征

peak_value = max(signal);
end

2. 频域特征提取

2.1 快速傅里叶变换 (FFT)

function [fft_signal] = fft_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% fft_signal: FFT特征

fft_signal = abs(fft(signal));
end

2.2 能量 (Energy)

function [energy_value] = energy_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% energy_value: 能量特征

energy_value = sum(signal.^2);
end

2.3 功率谱密度 (Power spectral density)

function [psd_signal] = psd_feature(signal)
% signal: 输入的信号
% psd_signal: PSD特征

fs = 250; % 采样率
nfft = length(signal); % FFT点数
window = hann(nfft); % 汉宁窗
[psd_signal,f] = pwelch(signal,window,[],nfft,fs);
end

以上是一些基本的特征提取函数，可以根据需要进行组合和调整。在实际应用中，还需要进行信号预处理和分类器的构建等步骤。