python利用脑电矩阵计算hurst特征

Hurst指数是一种用于测量时间序列的长期记忆性的统计量。在脑电信号分析中，Hurst指数可以用于评估脑电信号的自相似性，从而揭示脑电信号的动态特征。下面是一个使用Python计算Hurst特征的示例。

首先，我们需要导入必要的Python库：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.signal import butter, lfilter, freqz

接下来，我们需要读取脑电矩阵数据。这里我们假设脑电矩阵数据的文件格式为CSV，每行代表一个时间点的测量结果，每列代表一个电极的测量结果。

df = pd.read_csv('eeg_data.csv')

接下来，我们需要进行预处理，包括去除直流偏移和滤波。这里我们使用一个低通滤波器将信号限制在0.5-30Hz的频率范围内。

def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a

def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

# Remove DC offset
df = df - df.mean()

# Apply low-pass filter
fs = 250 # Sampling frequency
cutoff = 30 # Cutoff frequency
df = butter_lowpass_filter(df, cutoff, fs, order=5)

接下来，我们可以计算每个电极的Hurst指数。这里我们使用R/S分析方法计算Hurst指数。

def rs_analysis(x):
    n = len(x)
    y = np.cumsum(x - np.mean(x))
    R = np.max(y) - np.min(y)
    S = np.std(x)
    return R/S

hurst_features = []
for col in df.columns:
    hurst_features.append(rs_analysis(df[col]))

最后，我们可以将每个电极的Hurst指数保存到一个CSV文件中。

df_features = pd.DataFrame({'Hurst': hurst_features}, index=df.columns)
df_features.to_csv('hurst_features.csv')

这样，我们就成功地使用Python计算了脑电矩阵数据的Hurst特征。