基于共空间模式(CSP)的脑电信号特征提取与分类的MATLAB实现

资 源 简 介

该项目使用MATLAB实现了基于共空间模式(CSP）的脑电信号特征提取与分类系统。通过自主编写的CSP函数处理多类运动想象EEG信号，利用空间滤波技术提取判别性特征，并结合简单分类器实现准确分类。

详 情 说 明

基于共空间模式(CSP)的脑电信号特征提取与分类系统

项目介绍

本项目是一个完整的MATLAB实现，专门用于脑电信号（EEG）的特征提取和分类。通过自主编写的CSP函数，能够有效处理多类脑电信号（如运动想象任务），利用空间滤波技术提取最具判别性的特征，并结合简单的分类器进行模式识别。项目提供了从数据预处理到最终分类的完整流程，所有代码均有详细注释，适合初学者学习和使用。

功能特性

• 完整的CSP算法实现：包含经典的共空间模式算法，支持多类脑电信号处理
• 空间滤波与特征提取：通过空间滤波器提取最具判别性的脑电信号特征
• 直观的可视化功能：提供CSP模式的空间分布图和分类结果展示
• 性能评估模块：包含分类准确率计算和混淆矩阵分析
• 用户友好设计：参数可配置，适合不同数据集和实验需求

使用方法

输入数据格式

• 多通道脑电数据矩阵：格式为 通道数×时间点×试验次数
• 类别标签向量：格式为 试验次数×1，包含各试验对应的类别标记
• 可选参数设置：如提取的特征数量等

输出结果

• 空间滤波器矩阵：用于对新数据进行变换
• CSP变换特征矩阵：可直接用于分类器训练
• 可视化结果：包括CSP模式的空间分布图
• 算法性能评估：包括分类准确率、混淆矩阵等

基本使用流程

1. 准备脑电数据矩阵和对应的类别标签
2. 设置相关参数（如特征数量）
3. 运行主程序进行特征提取和分类
4. 查看输出的特征矩阵和分类结果
5. 分析性能评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows, macOS 或 Linux
• MATLAB版本：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的主要功能流程，包括脑电数据的加载与预处理、共空间模式滤波器计算、特征提取处理、分类模型训练与评估，以及结果可视化和性能分析等核心模块的协同工作，为用户提供了一站式的脑电信号分析解决方案。