MATLAB对脑电信号的处理程序代码

MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，对于脑电信号处理，它有许多内置函数和工具箱，如Signal Processing Toolbox和Neurospatial Toolbox等，可以用于预处理、特征提取和分析。下面是一个简单的例子，展示了如何使用MATLAB读取和展示脑电信号数据：

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 如果需要特定工具箱，请指定路径

% 读取数据文件 (假设数据是CSV格式)
[data, header] = readmatrix('eeg_data.csv');

% 检查数据维度并确认通道数
num_channels = size(data, 2);
fs = header('sampling_rate'); % 采样频率

% 提前设定时间轴范围
t = (0:length(data)-1) / fs; % 时间向量

% 数据预处理：去除DC偏移（如果有的话），滤波（例如低通）
data_cleaned = detrend(data); % 去除DC偏移
data_filtered = butterworthFilter(data_cleaned, [1 40], 'low'); % 40Hz低通滤波

% 绘制原始信号
figure;
plot(t, data(:,1), 'b', t, data_filtered(:,1), 'r');
legend('Original Signal', 'Filtered Signal');

% 其他处理步骤可能包括：事件相关的电位分析（ERP）、瞬心率分析、同步分析等...