基于游程长度的脑电信号统计分析方法(1998年)

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

关于脑电信号特征提取的小波变换应用详解

Matlab开发-基于脑电信号处理的自然人类感知微处理器。本项目基于脑电图和脑电信号，开发一种新型的BCI技术。

根据公式(4.2.32)，可推断(4.2.37)基于协方差与变异函数的关系，同时结合(4.2.21)式，得出协方差函数。

这份文档介绍了质量分析中常用的统计方法。

本章内容主要介绍高阶统计分析方法在信号处理和系统分析中的应用，作者为清华大学自动化系的张贤达教授。 主要内容包括: 高阶统计量的定义和性质 高阶累积量和高阶矩 基于高阶统计量的系统辨识 基于高阶统计量的信号检测与估计 高阶谱分析及其应用 本章特点: 注重理论与实际应用相结合 通过实例分析，深入浅出地讲解高阶统计分析方法 提供了大量的参考文献，方便读者进一步学习

MATLAB心电信号滤波技术 此示例展示了多种用于心电信号滤波的技术，包括： Hanning窗滤波： 一种常用的低通滤波方法，可用于平滑信号并减少高频噪声。 5点多项式拟合： 通过拟合多项式曲线来平滑数据，有效去除噪声。 陷波滤波： 用于去除特定频率的噪声，例如工频干扰（50Hz）或采样频率的倍数（1/3 fs）。 中值滤波： 一种非线性滤波方法，有效去除尖峰噪声。 求导算法： 用于计算心电信号的导数，提取重要的特征信息，如QRS波群。 通过结合这些技术，可以有效地滤除心电信号中的各种噪声和干扰，提高信号质量，方便后续分析和诊断。

多变量统计分析方法 兰州大学流行病与卫生统计研究所 申希平 E-mail: shenxp@lzu.edu.cn 2007.12

您可以查阅Excel中的统计学公式和算法，然后编写自己的统计学计算函数。这将帮助您更高效地进行数据分析和报告生成。