基于MATLAB的UCSD脑科学实验室EEG信号处理与特征提取系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现，提供完整的EEG数据处理流程，涵盖信号预处理、时域/频域特征提取及事件相关电位分析，适用于脑电研究的高效分析。

详 情 说 明

UCSD脑科学实验室EEG信号处理与特征提取系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB开发的脑电图（EEG）信号处理与分析系统，严格遵循UCSD脑科学实验室的标准化实验流程。系统提供从原始数据导入到高级特征提取的完整解决方案，支持多模态EEG数据分析，包括事件相关电位（ERP）分析、时频特征提取以及可视化展示，适用于认知神经科学领域的实验数据处理。

功能特性

• 多格式数据支持：兼容.edf、.set、.mat等常见EEG数据格式
• 智能化预处理：集成带通滤波、ICA去噪、伪影自动剔除等先进算法
• 多维特征提取：支持时域特征（均值、方差）、频域特征（功率谱密度）、时频特征（STFT、小波变换）
• ERP分析套件：完整的锁时分析流程，包括峰值检测、潜伏期计算、拓扑图生成
• 交互式可视化：提供原始/处理信号对比、ERP波形叠加、动态脑地形图等专业图表

使用方法

1. 数据准备：将EEG原始数据文件、事件标记文件和电极配置文件放置在指定目录
2. 参数配置：通过GUI界面或修改配置脚本设置处理参数（滤波范围、ICA成分数等）
3. 执行分析：运行主程序启动自动化处理流程
4. 结果查看：在输出目录查看生成的数据文件和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了数据加载与格式验证、预处理流水线执行（包括信号质量检查、滤波去噪和伪影校正）、时频域特征并行计算、事件相关电位分析锁时处理以及多种可视化结果的自动生成功能。该文件通过模块化设计协调各分析阶段，确保处理流程的标准化和结果的可复现性。