matlab实现EEG信号相关函数的特征提取

1. 平均功率谱密度（PSD）：使用Matlab中的pwelch函数计算EEG信号的PSD，可以通过计算不同频带的平均功率来提取频谱特征。常用的频带包括delta（0.5-4 Hz）、theta（4-8 Hz）、alpha（8-13 Hz）、beta（13-30 Hz）和gamma（30-100 Hz）。

2. 自相关函数（ACF）：使用Matlab中的xcorr函数计算EEG信号的ACF，可以通过计算自相关函数的峰值和谷值位置、幅度和宽度等来提取时间域特征。

3. 互相关函数（CCF）：使用Matlab中的xcorr函数计算EEG信号的CCF，可以通过计算互相关函数的峰值和谷值位置、幅度和宽度等来提取信号间的相似性和相关性特征。

4. 熵：使用Matlab中的entropy函数计算EEG信号的熵，可以通过计算信号的不确定度和复杂度来提取信号的随机性和复杂性特征。

5. 小波变换：使用Matlab中的wavelet函数进行小波变换，可以通过计算小波系数的能量分布、频率分布和时域分布等来提取信号的多尺度特征。

6. 时频分析：使用Matlab中的spectrogram函数进行时频分析，可以通过计算信号在不同时间和频率上的能量分布来提取信号的时频特征。常用的时频分析方法包括STFT、WT、WVD和CWT等。

7. 傅里叶变换：使用Matlab中的fft函数进行傅里叶变换，可以通过计算信号的频率分布和功率谱密度等来提取信号的频率特征。常用的傅里叶变换方法包括FFT和DFT等。