脑电信号小波变换特征提取的Matlab代码

以下是基于小波变换的脑电信号特征提取的Matlab代码示例：

% 导入脑电信号数据
load EEGdata.mat

% 设定小波分解层数
L = 5;

% 小波分解
[c, l] = wavedec(EEGdata, L, 'db4');
% 提取小波系数
cA5 = appcoef(c, l, 'db4', L); % 第5层近似系数
cD5 = detcoef(c, l, L); % 第5层细节系数
cD4 = detcoef(c, l, L-1); % 第4层细节系数
cD3 = detcoef(c, l, L-2); % 第3层细节系数
cD2 = detcoef(c, l, L-3); % 第2层细节系数
cD1 = detcoef(c, l, L-4); % 第1层细节系数

% 计算能量特征
E_A5 = sum(cA5.^2); % 近似系数的能量
E_D5 = sum(cD5.^2); % 第5层细节系数的能量
E_D4 = sum(cD4.^2); % 第4层细节系数的能量
E_D3 = sum(cD3.^2); % 第3层细节系数的能量
E_D2 = sum(cD2.^2); % 第2层细节系数的能量
E_D1 = sum(cD1.^2); % 第1层细节系数的能量

% 计算频率特征
Fs = 256; % 采样频率
f_A5 = (0:length(cA5)-1)*Fs/length(cA5); % 近似系数的频率
f_D5 = (0:length(cD5)-1)*Fs/length(cD5); % 第5层细节系数的频率
f_D4 = (0:length(cD4)-1)*Fs/length(cD4); % 第4层细节系数的频率
f_D3 = (0:length(cD3)-1)*Fs/length(cD3); % 第3层细节系数的频率
f_D2 = (0:length(cD2)-1)*Fs/length(cD2); % 第2层细节系数的频率
f_D1 = (0:length(cD1)-1)*Fs/length(cD1); % 第1层细节系数的频率

% 绘制小波系数频谱图
subplot(3,2,1); plot(f_A5, abs(cA5)); title('A5');
subplot(3,2,2); plot(f_D5, abs(cD5)); title('D5');
subplot(3,2,3); plot(f_D4, abs(cD4)); title('D4');
subplot(3,2,4); plot(f_D3, abs(cD3)); title('D3');
subplot(3,2,5); plot(f_D2, abs(cD2)); title('D2');
subplot(3,2,6); plot(f_D1, abs(cD1)); title('D1');

% 显示能量特征
disp(['E_A5 = ', num2str(E_A5)]);
disp(['E_D5 = ', num2str(E_D5)]);
disp(['E_D4 = ', num2str(E_D4)]);
disp(['E_D3 = ', num2str(E_D3)]);
disp(['E_D2 = ', num2str(E_D2)]);
disp(['E_D1 = ', num2str(E_D1)]);

这段代码将脑电信号进行小波分解，并提取了每层小波系数的能量和频率特征，最后绘制了小波系数频谱图和显示了能量特征。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。