给我一个利用knn算法对脑电信号进行情绪识别的matlab代码

以下是一个基于KNN算法的脑电信号情绪识别的MATLAB代码示例:

% 导入数据
load('EEG.mat');
data = EEG.data;
labels = EEG.labels;

% 特征提取
features = zeros(size(data, 3), 64);
for i = 1:size(data, 3)
    x = squeeze(data(:, :, i));
    f = mean(abs(fft(x)), 2);
    features(i, :) = f';
end

% 分割数据
train_features = features(1:80, :);
train_labels = labels(1:80);
test_features = features(81:end, :);
test_labels = labels(81:end);

% KNN分类
model = fitcknn(train_features, train_labels, 'NumNeighbors', 5);
predicted_labels = predict(model, test_features);

% 计算准确率
accuracy = sum(test_labels == predicted_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

说明：

1. 数据集EEG.mat中包含了64个通道的脑电信号和对应的情绪标签。
2. 特征提取使用了每个通道的FFT变换结果的平均值。
3. 将数据集分成了训练集和测试集，其中训练集80个样本，测试集20个样本。
4. 使用KNN算法进行分类，其中K的取值为5。
5. 最后计算了分类的准确率。

请注意，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。