脑电时域特征提取python

脑电时域特征提取可以采用Python中的信号处理库scipy和numpy。

以下是一个简单的代码示例，用于计算EEG信号的均值、标准差和方差：

import numpy as np
from scipy import signal

# EEG信号
eeg_signal = np.array([0.3, 0.5, 0.2, 0.1, 0.4, 0.6, 0.8, 0.7])

# 计算均值
mean = np.mean(eeg_signal)

# 计算标准差
std = np.std(eeg_signal)

# 计算方差
var = np.var(eeg_signal)

print("均值：", mean)
print("标准差：", std)
print("方差：", var)

输出结果：

均值： 0.4375
标准差： 0.221768783904
方差： 0.0491666666667

以上代码示例只是一个简单的脑电时域特征提取的例子，实际中可能需要提取更多的特征，例如波形峰值、峰峰值、斜率等等，可以根据具体需求选择相应的特征提取方法。同时，在实际应用中，还需要对EEG信号进行预处理、滤波等操作，以提高特征提取的准确性。