脑电信号

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。

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。

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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。

这份Matlab程序专注于处理表面肌电信号，涵盖带通滤波和50Hz陷波滤波技术，同时计算时域和频域下的关键指标包括iMEG、RMS、MF和MPF。

详细探讨了心电信号识别与分类算法，包括其实现方法和代码解析，是学术研究的珍贵资源。

我遇到了一个关于Matlab中心电信号基线纠漂程序的问题。我试图使用截止频率为0.7Hz的高通滤波器对心电信号进行处理，但是我的程序似乎无法生成预期的图像。我已经尝试了加载信号、定义滤波器、计算频率响应等步骤。请帮助我找出程序中可能存在的问题。

此 MATLAB 代码用于肌电信号的处理，如论文《Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset》中所述，该论文已发表在《生物医学信号处理和控制》期刊上。此代码可用于控制 3D 图形，展示数据集的简单在线处理。该项目包含以下文件夹： 手势动作：每个基本动作有 8 段视频数据 EMG 数据：来自 5 个主题的 30 天 EMG 数据（每个文件包含 1.5 秒信息） CSV 文件：D 表示天，M 表示运动标签，T 表示试验次数 代码：包含主 m.file（main_script），可依次使用以下功能： set_config 预处理 extract_feature 以下 m.file 可从以下链接获取： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 欢呼 plot_figure6_and_figure7 请注意，在使用此代码之前，您需要在 set_config.m 中更改目录并下载 getxxfeat.m。