GBT-UPM团队利用多阶段基于P300的BCI数据集参与2019 IFMBE科学挑战赛。这份MATLAB代码用于预测虚拟现实中需要注意的对象,通过线性判别分析或支持向量机检测EEG中的P300。方法使用校准阶段的数据训练模型,还包括预测新在线会话的功能。特征提取阶段包括基于时域和连续小波变换(CWT)的特征。
MATLAB实现连续时域变换代码用于P300检测
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Matlab仿射变换(Affine Transformation)是图像处理中常用的技术之一。它通过线性变换和平移组合来实现图像的几何变换,广泛应用于图像校正和特征提取等领域。以下是一个简单的Matlab示例代码,演示了如何实现仿射变换:
% 定义原始图像和仿射变换矩阵
original_image = imread('input_image.jpg');
theta = 30; % 旋转角度
scale = 1.5; % 缩放比例
translation = [50, 20]; % 平移向量
T = [cosd(theta) -sind(theta) 0; sind(theta) cosd(
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% 设置信号参数
Fs = 1000; % 采样频率
T = 1/Fs; % 采样周期
L = 1000; % 信号长度
t = (0:L-1)*T; % 时间向量
f = 50; % 信号频率
% 生成信号
x = cos(2*pi*f*t); % 原始信号
% 计算希尔伯特黄变换
[h, x_hilbert] = hilbert(x); % 返回希尔伯特变换后的信号
%
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