MATLAB 脑机接口代码

资 源 简 介

MATLAB 脑机接口代码

详 情 说 明

MATLAB是脑机接口（BCI）研究中常用的工具，尤其适合处理脑电信号（EEG）分析任务。以下是对脑电信号特征分析的常见实现思路：

信号预处理阶段 原始EEG信号需要先进行滤波去除噪声，通常会使用带通滤波器保留特定频段（如4-40Hz）。50Hz工频干扰可通过陷波滤波器消除，眼电等伪迹可采用独立成分分析（ICA）方法处理。

时域特征提取 可直接计算信号均值、方差等统计量。更复杂的特征包括过零率、峰峰值间隔等，这些能反映大脑活动的时域变化模式。

频域分析方法 快速傅里叶变换（FFT）是最基础的频谱分析工具，可以显示各频段的能量分布。功率谱密度（PSD）估计能更精确量化不同频段的信号强度，常用Welch方法实现。

特征可视化技巧 使用MATLAB的plot函数可绘制时域波形图，spectrogram函数适合展示时频联合分布，功率谱结果常用对数坐标显示。

应用场景扩展 这些分析方法不仅适用于运动想象等传统BCI范式，也可用于情绪识别、疲劳检测等新兴研究方向。通过选择合适的特征组合，能显著提高分类准确率。