使用MATLAB进行PSD特征提取EEG可视化的示例代码:
时间: 2024-03-06 13:51:36 浏览: 66
以下是使用MATLAB进行PSD特征提取EEG可视化的示例代码:
```matlab
% 加载EEG数据(使用EEGLAB工具箱)
EEG = pop_loadset('mydata.set');
% PSD特征提取
[PSD,f] = pwelch(EEG.data',[],[],EEG.srate);
% 可视化PSD
figure;
plot(f,10*log10(PSD));
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
title('Power Spectral Density');
% 提取alpha频带PSD特征
alphaIdx = (f >= 8) & (f <= 13);
alphaPSD = mean(PSD(alphaIdx,:));
% 提取beta频带PSD特征
betaIdx = (f >= 13) & (f <= 30);
betaPSD = mean(PSD(betaIdx,:));
% 提取theta频带PSD特征
thetaIdx = (f >= 4) & (f <= 8);
thetaPSD = mean(PSD(thetaIdx,:));
```
此代码加载EEG数据,使用`pwelch`函数提取PSD特征,并可视化PSD。然后,提取alpha、beta和theta频带的PSD特征。
相关问题
PSD特征提取EEG并可视化代码matlab
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。
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。
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