MATLAB多模态脑电特征提取工具箱：时域、频域及非线性动力学分析

资 源 简 介

本MATLAB项目提供一套综合性脑电信号特征提取工具，支持EEG数据预处理、自动伪迹剔除，并从时域、频域和非线性动力学角度并行计算多维度特征，适用于临床与科研场景。

详 情 说 明

基于时域、频域及非线性动力学的多模态脑电特征提取算法

项目介绍

本项目开发了一套综合性的脑电信号特征提取工具，能够对原始EEG数据进行预处理后，从时域、频域和非线性动力学三个维度提取具有临床和科研价值的特征参数。系统包含信号质量控制、自动伪迹剔除、多通道特征并行计算等功能，支持批量处理多个被试的脑电数据，并生成标准化特征报告。

功能特性

• 多维度特征提取：整合时域统计量、频域功率谱密度和非线性动力学特征
• 高效信号处理：采用小波变换、事件相关电位分析和非线性动力学算法
• 自动质量控制：内置信号质量评估和自动伪迹剔除功能
• 批量处理支持：支持多被试数据并行计算，提高处理效率
• 可视化输出：提供特征分布图谱和时频分析结果可视化

使用方法

1. 数据准备：准备好原始脑电信号数据（支持.edf、.set等格式）
2. 参数设置：配置电极位置文件、实验事件标记信息和采样率参数
3. 特征提取：运行主程序进行多模态特征计算
4. 结果分析：查看生成的特征矩阵、可视化图谱和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学与机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上

文件说明

主程序实现了脑电信号预处理、多模态特征提取和结果生成的核心功能。具体包括信号质量控制与伪迹自动剔除、时域统计特征与事件相关电位分析、频域功率谱密度与小波变换计算、非线性动力学参数估计等功能模块。程序支持批量处理多通道数据并能生成标准化特征报告及可视化图谱。