MATLAB脑电信号多维度特征自动提取工具箱

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，提供完整的脑电信号处理流程，包括数据预处理、时域/频域/非线性动力学特征自动提取及可视化功能，支持多种EEG格式，适用于脑电信号分析与研究。

详 情 说 明

基于MATLAB的脑电信号多维度特征自动提取系统

项目介绍

本项目是一个完整的脑电信号特征提取算法工具箱，能够自动处理原始EEG数据并提取时域、频域和非线性动力学等多维度特征。系统包含数据预处理、特征计算和结果可视化三大核心模块，支持多种脑电图格式输入，实现批量处理和特征筛选功能，适用于脑机接口、神经科学研究和临床诊断等应用场景。

功能特性

• 多格式支持: 兼容.edf、.set、.mat等多种脑电数据格式
• 智能预处理: 集成滤波、伪影去除、基线校正等预处理技术
• 多维特征提取:

- 时域分析：统计特征、波形特征 - 频域分析：小波变换、短时傅里叶变换 - 非线性动力学：样本熵、李雅普诺夫指数、分形维数

• 批量处理: 支持大规模数据自动批处理
• 可视化分析: 提供功率谱密度图、时频分布图等专业图谱
• 特征筛选: 自动生成特征重要性排序报告

使用方法

基本操作流程

1. 配置输入参数（数据路径、采样频率、通道设置等）
2. 设置预处理参数（滤波范围、伪影阈值等）
3. 运行主程序启动特征提取流程
4. 查看输出结果和可视化图表

参数配置示例

% 设置数据输入参数 dataPath = 'eeg_data/'; samplingRate = 1000; channels = [1, 2, 3, 4];

系统要求

• MATLAB版本: R2018a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）
• 存储空间: 根据数据处理规模预留相应空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，负责协调数据读取、预处理、特征计算和结果输出等全部功能。具体包括自动检测输入数据格式、调用预处理模块进行信号质量优化、执行多维度特征提取算法、生成可视化分析图表以及导出标准化特征数据文件。该文件还集成了批处理管理功能，能够高效处理大规模脑电数据集，并通过内置的质量评估模块确保特征提取结果的可靠性。