MATLAB脑电信号特征提取算法工具箱

资 源 简 介

本工具箱集成小波熵、LZC复杂度、互信息等脑电特征提取算法，所有方法均经过真实数据验证，支持快速提取关键特征，适用于脑电信号分析与研究。

详 情 说 明

脑电信号特征提取算法工具箱

项目介绍

本项目是一套专为脑电信号处理设计的特征提取算法集成工具箱，集成了多种经过实际脑电数据验证的核心特征提取方法。工具箱提供小波熵、Lempel-Ziv复杂度（LZC）、互信息等关键算法，可直接应用于脑电信号分析，帮助研究人员快速提取有效特征，用于脑电分类、状态识别或疾病诊断等研究场景。

功能特性

• 多算法集成：包含小波变换熵计算、LZC复杂度分析、互信息特征提取等多种核心算法
• 格式兼容：支持.mat、.txt、.csv等多种数据格式输入
• 灵活输出：可导出特征数值向量至Excel或MAT文件，支持特征分布可视化
• 通道适应：支持单通道或多通道脑电信号处理
• 实用验证：所有算法均经过实际脑电数据测试验证

使用方法

1. 数据准备：准备单通道或多通道脑电信号数据（统一采样率的时间序列电压值）
2. 参数设置：根据需求配置相应算法的参数选项
3. 特征提取：运行主程序进行特征计算
4. 结果获取：导出特征数值结果或查看可视化分布图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（部分功能需要）

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口，实现了脑电信号数据的统一读取与格式校验、小波熵特征的计算与提取、Lempel-Ziv复杂度指标的分析与输出、互信息矩阵的构建与可视化，以及多通道数据的批处理与结果导出等主要功能，为用户提供完整的特征提取流程。