PSD特征提取EEG并分类可视化代码matlab

以下是使用MATLAB进行PSD特征提取、分类和可视化的示例代码：

% 加载EEG数据和标签
data = load('EEG_data.mat');
data = data.EEG_data;
labels = load('EEG_labels.mat');
labels = labels.EEG_labels;

% 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

% 使用支持向量机进行分类
svm = fitcsvm(psd, labels);

% 可视化展示分类结果
figure;
gscatter(psd(:, 1), psd(:, 2), labels);
hold on
h = ezplot(@(x1, x2)svm.Beta(1)*x1 + svm.Beta(2)*x2 + svm.Bias, xlim, ylim);
h.Color = 'k';
h.LineWidth = 2;
title('SVM Classification');
xlabel('PSD Feature 1');
ylabel('PSD Feature 2');
legend('Class 1','Class 2','Boundary');

这段代码使用了MATLAB中的`fitcsvm`函数进行支持向量机分类，并将分类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。同时，还需要注意数据预处理、特征选择和模型优化等问题，这些问题对于分类结果的影响很大。