PSD特征提取EEG并可视化代码matlab
时间: 2023-07-10 14:32:56 浏览: 109
以下是使用MATLAB进行PSD特征提取和可视化的示例代码:
```
% 加载EEG数据
data = load('EEG_data.mat');
data = data.EEG_data;
% 定义采样率和频段范围
fs = 250; % 采样率
f_range = [0.5, 30]; % 需要分析的频段范围
% 对每个通道进行PSD特征提取
psd = [];
for i = 1:size(data, 2)
[p, f] = pwelch(data(:, i), [], [], [], fs);
% 取出指定频段的PSD
f_mask = f >= f_range(1) & f <= f_range(2);
psd(:, i) = p(f_mask);
end
% 可视化展示
imagesc(psd');
colormap(jet);
xlabel('Channels');
ylabel('Frequency Bands (Hz)');
colorbar;
```
这段代码使用了MATLAB中的`pwelch`函数进行PSD特征提取,将提取结果可视化展示出来。需要注意的是,这段代码仅仅是一个简单的示例,如果您需要进行更深入的分析和处理,可能需要使用更为复杂的方法和技术。
相关问题
PSD特征提取EEG并可视化代码
以下是使用Python进行PSD特征提取和可视化的示例代码:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
# 加载EEG数据
data = np.loadtxt('EEG_data.txt')
# 定义采样率和频段范围
fs = 250 # 采样率
f_range = [0.5, 30] # 需要分析的频段范围
# 对每个通道进行PSD特征提取
psd = []
for i in range(data.shape[1]):
f, p = signal.welch(data[:, i], fs=fs, nperseg=fs*2)
# 取出指定频段的PSD
f_mask = np.logical_and(f >= f_range[0], f <= f_range[1])
psd.append(p[f_mask])
# 将PSD特征提取结果转换为numpy数组
psd = np.array(psd)
# 可视化展示
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.imshow(psd.T, cmap='jet', origin='lower', aspect='auto', interpolation='nearest')
ax.set_xlabel('Channels')
ax.set_ylabel('Frequency Bands (Hz)')
plt.show()
```
这段代码使用了SciPy库中的`signal.welch`函数进行PSD特征提取,将提取结果可视化展示出来。需要注意的是,这段代码仅仅是一个简单的示例,如果您需要进行更深入的分析和处理,可能需要使用更为复杂的方法和技术。
PSD特征提取EEG并分类可视化代码matlab
以下是使用MATLAB进行PSD特征提取、分类和可视化的示例代码:
```
% 加载EEG数据和标签
data = load('EEG_data.mat');
data = data.EEG_data;
labels = load('EEG_labels.mat');
labels = labels.EEG_labels;
% 定义采样率和频段范围
fs = 250; % 采样率
f_range = [0.5, 30]; % 需要分析的频段范围
% 对每个通道进行PSD特征提取
psd = [];
for i = 1:size(data, 2)
[p, f] = pwelch(data(:, i), [], [], [], fs);
% 取出指定频段的PSD
f_mask = f >= f_range(1) & f <= f_range(2);
psd(:, i) = p(f_mask);
end
% 使用支持向量机进行分类
svm = fitcsvm(psd, labels);
% 可视化展示分类结果
figure;
gscatter(psd(:, 1), psd(:, 2), labels);
hold on
h = ezplot(@(x1, x2)svm.Beta(1)*x1 + svm.Beta(2)*x2 + svm.Bias, xlim, ylim);
h.Color = 'k';
h.LineWidth = 2;
title('SVM Classification');
xlabel('PSD Feature 1');
ylabel('PSD Feature 2');
legend('Class 1','Class 2','Boundary');
```
这段代码使用了MATLAB中的`fitcsvm`函数进行支持向量机分类,并将分类结果可视化展示出来。需要注意的是,这段代码仅仅是一个简单的示例,如果您需要进行更深入的分析和处理,可能需要使用更为复杂的方法和技术。同时,还需要注意数据预处理、特征选择和模型优化等问题,这些问题对于分类结果的影响很大。
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