脑电信号特征提取的小波变换应用分析.ppt

Matlab GUI小波变换在癫痫脑电信号特征提取中的应用

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Matlab 2 2024-08-03

基于小波变换的特征提取方法-tinyxml指南[中文]

（1）基于小波变换的特征提取方法包括多种策略：多尺度空间能量分布特征提取、多尺度空间中模极大值特征提取、小波包变换特征提取、适应性小波神经网络特征提取等。详细内容见表7-2。这些方法通过分析信号的时频局部信息，提供不同频段上信号的构成信息，用于识别目标。

算法与数据结构 1 2024-08-01

脑电信号处理程序

基于 MATLAB，提供 GUI 界面，用于脑电信号处理。

Matlab 7 2024-05-23

Gabor小波在图像纹理特征提取中的应用

Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。

Matlab 2 2024-07-22

基于小波变换的信号压缩

基于小波变换的信号压缩 步骤： 信号的小波分解: 将信号分解为不同频率的子带。 高频系数阈值量化: 对分解后的高频系数进行阈值量化，可针对不同层级设置不同阈值。 常用硬阈值量化方法。 小波重构: 使用量化后的系数进行信号重构。 压缩与消噪的区别: 主要区别在于阈值量化的目的不同。压缩的目标是减少数据量，而消噪的目标是提高信号质量。 有效的信号压缩方法: 小波尺度扩展: 对信号进行小波尺度扩展，并保留绝对值最大的系数。 自适应阈值设定: 根据分解后各层的效果来确定阈值，且各层阈值可以不同。

Matlab 3 2024-05-27

基于游程长度的脑电信号统计分析方法(1998年)

提出了一种基于脑电图（EEG）信号游程长度的统计分析方法。首先将原始EEG信号转换为0-1序列，并统计游程长度的分布。然后利用这些统计特征来反映大脑的功能状态。通过诱发家兔痫样放电的实验验证，表明该方法能有效提取EEG信号的特征信息，并可预测癫痫发作的可能性。

统计分析 2 2024-07-16

MATLAB图像特征提取教程PPT详解

图像特征提取：使用sobel边缘检测算法生成imag_edge1；使用canny边缘检测算法生成imag_edge2。

Matlab 0 2024-09-14

QRS波检测与分析在心电信号处理中的重要性

心电信号处理领域中，自动分析心电图（ECG）信号已成研究热点。自动化分析有望推动医疗事业发展，提升国民健康水平。QRS波群及P、T波的准确定位是关键，但面临信号干扰和滤波技术不足。聚焦于心电信号滤波和QRS波形定位方法，设计了结合FIR陷波器与Levkov滤波法的50Hz工频干扰滤除器。新算法基于Marr小波链检测QRS波群，通过多分辨率分析和模极大值检测原理提高定位精度。

Matlab 3 2024-07-19

特征提取器优化预训练网络中的特征提取方法

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

Matlab 0 2024-08-17