一维脑电信号计算最大Lyapunov指数matlab代码

Lyapunov指数是用于描述非线性系统的混沌性质的重要指标。以下是使用matlab计算一维脑电信号最大Lyapunov指数的示例代码：

% 读取脑电信号数据
data = load('eeg_signal.mat');
signal = data.eeg_signal;

% 定义时间间隔和采样率
dt = 0.001; % 时间间隔为1毫秒
fs = 1/dt; % 采样率为1000 Hz

% 对信号进行滤波处理
[b, a] = butter(4, [8 30]/(fs/2), 'bandpass'); % 带通滤波器
filtered_signal = filtfilt(b, a, signal);

% 提取一段长度为N的信号数据
N = 5000;
x = filtered_signal(1:N);

% 初始化变量
m = 10; % 每个状态向量的维度
n = N-m+1; % 状态向量数量
X = zeros(m, n); % 状态向量矩阵

% 构造状态向量矩阵
for i = 1:n
    X(:,i) = x(i:i+m-1);
end

% 初始化相邻状态向量之间的距离
d = zeros(n-m+1, 1);

% 计算相邻状态向量之间的距离
for i = 1:n-m+1
    for j = i+1:n-m+1
        d(i) = d(i) + norm(X(:,i) - X(:,j));
    end
    d(i) = d(i) / (n-m);
end

% 计算最大Lyapunov指数
L = zeros(1, n-m+1);
for i = 1:n-m+1
    for j = i+1:n-m+1
        if d(j) ~= 0
            L(i) = L(i) + log(abs(d(i)/d(j)));
        end
    end
    L(i) = L(i) / (n-m);
end
Lmax = max(L);

% 输出结果
disp(['最大Lyapunov指数为：', num2str(Lmax)]);

说明：上述代码使用了一维脑电信号数据，进行了带通滤波处理，并通过状态向量矩阵计算相邻状态向量之间的距离，最终计算出最大Lyapunov指数。请注意，实际应用中，可能需要对信号进行更多处理，以获得更准确的结果。