基于SSTFT与GNMF的脑电特征提取方法MATLAB实现

资源摘要信息:"一种基于同步压缩短时傅里叶变换（SSTFT）和图正则化非负矩阵分解（GNMF）的脑电特征提取方法matlab代码" 在现代医疗诊断和神经科学研究中，脑电图（EEG）信号分析扮演着重要的角色。脑电图是一种记录大脑电活动的方法，能够提供关于大脑功能的重要信息。为了更有效地从EEG信号中提取有用信息，科研人员一直在探索更高级的信号处理技术。本次分享的资源是一个在MATLAB环境下实现的脑电特征提取方法，它结合了同步压缩短时傅里叶变换（SSTFT）和图正则化非负矩阵分解（GNMF）的先进算法。 ### 同步压缩短时傅里叶变换（SSTFT） 短时傅里叶变换（STFT）是一种用于分析具有时间变量的非周期信号的频谱的数学方法。它通过对信号应用一系列滑动窗函数并计算每个窗口的傅里叶变换，从而提供信号的时频表示。然而，传统STFT存在窗口大小固定的限制，可能导致时间和频率分辨率之间存在固有的权衡。 同步压缩短时傅里叶变换（SSTFT）是STFT的改进版本，旨在解决这一问题。SSTFT通过引入一种同步压缩机制，使得能够在某些频率范围内自动调整窗口大小，从而获得更好的时间分辨率或者频率分辨率，这取决于信号的特定部分。SSTFT在处理非平稳信号，如EEG信号时，可以提供更为灵活和准确的时频分析结果。 ### 图正则化非负矩阵分解（GNMF） 非负矩阵分解（NMF）是一种无监督学习方法，用于分析数据集，并将其分解为两个或多个非负矩阵的乘积。在EEG信号处理中，NMF用于提取信号中具有生物物理意义的成分，例如振荡模式或脑区激活模式。然而，传统的NMF没有利用数据的几何结构信息，这可能导致分解结果不够准确或者不能很好地保持数据的局部结构。 图正则化非负矩阵分解（GNMF）在此基础上增加了图正则项，通过构建数据点之间的邻接关系来保持数据的局部结构。在GNMF中，数据点被表示为图中的节点，而节点间的边表示相似性或关联性。通过这种方式，GNMF在分解过程中优先考虑保持数据点之间的相似性，从而得到更准确和更有解释性的成分。 ### MATLAB实现 本资源提供的MATLAB代码实现了一个结合SSTFT和GNMF的脑电特征提取方法。在MATLAB 2014、2019a或2021a版本上均可运行，非常适合计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计。 代码具有以下特点： - **参数化编程**：用户可以方便地更改参数以适应不同的数据集和需求。 - **清晰的编程思路**：代码结构清晰，便于理解和维护。 - **详细注释**：代码中包含了详细的注释，帮助用户理解每一步的实现细节和算法原理。 ### 适用对象和案例数据 该资源适合于计算机科学、电子信息工程、数学等专业的大学生，尤其在课程设计、期末大作业和毕业设计阶段，需要处理脑电图信号并提取特征的研究者。资源中还包含了案例数据和可以直接运行的MATLAB程序，方便用户验证算法效果和深入理解算法应用。 总结来说，本资源为科研人员和学生提供了一种创新的脑电特征提取方法，通过结合SSTFT和GNMF，提高了时频分析和信号分解的精确性。配合MATLAB平台，该方法不仅在理论上具有先进性，而且在实践中也具有很强的实用性和可操作性。