MATLAB BCI竞赛EEG盲分类系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现BCI竞赛II数据集IV的EEG信号盲分类，无需依赖先验标签。系统集成信号预处理、时频特征提取、无监督聚类和分类验证模块，适用于BCI研究的模式发现与算法验证，提升脑电分析的自动化能力。

详 情 说 明

BCI Competition II Data Set IV EEG盲分类系统

项目介绍

本项目为基于MATLAB开发的脑电图（EEG）信号盲分类系统，针对BCI Competition II Data Set IV提供的多通道EEG数据进行无监督模式识别。系统无需依赖先验标签信息，通过时频分析、独立成分分析与聚类算法自动推断大脑活动模式，适用于大脑-计算机接口（BCI）研究中的信号解码与分类任务。

功能特性

• 盲分类处理：无需训练标签即可完成EEG信号分类
• 多阶段信号处理：集成数据预处理、特征提取、聚类分析与结果验证
• 先进特征提取：结合小波变换（Wavelet Transform）与独立成分分析（ICA）进行时频特征解耦
• 自适应聚类：支持K-means与高斯混合模型（GMM）两种无监督学习算法
• 可视化输出：生成聚类分布图、特征重要性分析报告及分类准确率评估

使用方法

1. 将BCI Competition II Data Set IV的原始.mat数据文件放入项目数据目录
2. 在MATLAB中运行main.m主程序
3. 根据提示选择数据处理模式（如K-means或GMM聚类）
4. 查看生成的分类结果矩阵、可视化图表及精度报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了完整的EEG盲分类流程，包含数据加载与预处理、基于小波变换的时频特征提取、独立成分分析用于信号源分离、聚类算法实现模式分类、结果可视化展示以及分类准确率的定量评估功能。该文件通过模块化设计协调各处理阶段，最终输出分类标签与分析报告。