基于MATLAB的脑电信号多维度特征提取与分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现脑电信号的全流程分析，包含信号预处理、多维特征提取（时域、频域、非线性动力学）及可视化展示，适用于脑电研究的快速分析与统计报告生成。

详 情 说 明

基于MATLAB的脑电信号多维度特征提取与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的脑电信号处理与分析系统，专注于对原始脑电信号进行多维度特征提取和可视化分析。系统采用模块化设计，集成了信号预处理、特征计算和结果展示三大核心功能，支持多种常见的脑电数据格式，为脑电信号研究提供了一套完整的分析解决方案。

功能特性

信号预处理模块

• 格式兼容：支持.edf、.set、.mat等多种脑电数据格式输入
• 噪声去除：采用带通滤波和陷波滤波技术消除生理伪迹和工频干扰
• 信号分段：可配置时间窗口长度和重叠率进行信号分段处理
• 导联支持：兼容国际10-20系统标准电极配置

特征提取模块

• 时域特征：计算均值、方差、标准差、峰峰值等统计指标
• 频域特征：通过小波变换和短时傅里叶变换提取各频带功率、中心频率等特征
• 非线性特征：实现近似熵、样本熵、Lempel-Ziv复杂度等非线性动力学指标计算

分析展示模块

• 可视化图表：生成功率谱图、时频分布图等多维度可视化结果
• 统计报告：自动生成PDF格式的详细特征分析报告
• 交互界面：提供直观的参数配置和结果浏览界面

使用方法

1. 数据准备：将原始脑电数据文件放置在指定数据目录
2. 参数配置：在配置界面设置采样频率、电极通道、分段参数等
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成预处理和特征提取流程
4. 结果查看：在输出目录查看生成的特征矩阵、可视化图表和统计报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- Signal Processing Toolbox - Wavelet Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox

• 内存建议：至少8GB RAM（处理大数据集时推荐16GB以上）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，实现了数据加载与格式识别、预处理参数配置与滤波执行、多维度特征计算（包括时域、频域和非线性特征）、分析结果的可视化展示以及特征统计报告的自动生成功能。该文件作为系统的入口点，协调各模块间的数据传递与功能调用，确保分析流程的连贯性与完整性。