基于Fisher线性判别分析的MATLAB脑电信号分类系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于MATLAB的Fisher线性判别分析（FLDA）算法，专门用于BCI脑电信号分类。系统支持EEG数据特征提取、降维和运动想象任务（如左手/右手）分类，兼容BCI竞赛数据格式。

详 情 说 明

基于Fisher线性分类器的BCI脑电信号分类系统

项目介绍

本项目是一个基于Fisher线性判别分析（FLDA）算法的脑机接口（BCI）脑电信号分类系统，使用Matlab实现。系统能够对BCI竞赛标准脑电数据进行完整的处理流程，包括数据预处理、特征提取、降维分类和性能评估，专门用于识别大脑运动想象任务（如左手、右手运动想象）。

功能特性

• 完整的处理流程：支持从原始脑电数据到分类结果的全流程处理
• 多种特征提取方法：支持功率谱密度、小波变换等时频特征提取
• Fisher线性判别分析：采用FLDA算法进行特征降维和分类
• 全面的性能评估：提供准确率、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标
• 可视化分析：支持特征空间投影图和分类结果的可视化展示
• 模型持久化：可保存训练好的模型参数用于后续部署

使用方法

1. 准备数据：将BCI竞赛数据集（.mat格式）放置在指定目录
2. 配置参数：根据需要修改算法参数和文件路径设置
3. 运行系统：执行主程序开始训练和测试流程
4. 查看结果：分析输出的分类性能和可视化结果
5. 模型应用：使用训练好的模型进行新数据的分类预测

系统要求

• 软件环境：Matlab R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 硬件建议：至少4GB内存，支持矩阵运算的处理器
• 数据格式：符合BCI竞赛标准的MAT文件格式

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要负责数据加载与格式验证、信号预处理与质量控制、时域与频域特征提取计算、Fisher判别模型训练与优化、分类性能的自动化评估与可视化展示、以及模型参数与结果数据的持久化存储功能。