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

CSDN佛怒唐莲分享的视频均附有完整可运行的代码，适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m及其调用的其他m文件。适用于Matlab 2019b版本，操作简便。若运行出现问题，请根据错误提示进行修改，如仍有疑问，请私信博主获取帮助。详细的操作步骤包括：将所有文件放置于Matlab的当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得运行结果。如需更多仿真服务或合作，欢迎联系博主获取更多信息。

Matlab 2 2024-08-03

使用Matlab开发多信号小波变换分解在特征提取中的应用

利用Matlab进行开发时，可以使用多信号小波变换分解来实现特征提取。小波变换技术能有效地从复杂信号中提取有用的特征信息。

Matlab 0 2024-09-28

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

小波变换在信号去噪中的应用

小波变换在信号处理中具有显著的去噪效果，被广泛应用于各种信号处理场景。

Matlab 0 2024-09-25

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