基于CSP算法的异步脑电信号特征提取MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于共空间模式(CSP)的脑电信号特征提取，专为异步脑机接口设计。系统支持多通道信号预处理、滤波，并通过CSP算法提取高区分度的空间特征，提升脑电模式分类性能。适用于脑机接口研究与开发。

详 情 说 明

基于CSP算法的异步脑电信号特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于共空间模式（CSP）算法的脑电信号特征提取系统，专门面向异步脑机接口应用场景。系统能够对多通道脑电信号进行预处理、空间滤波和特征提取，生成具有最佳类别区分度的特征向量，为运动想象等脑电模式的实时识别提供核心特征支持。

功能特性

• 信号预处理：支持带通滤波、伪迹去除等预处理流程
• CSP特征提取：实现高效的空间滤波器优化算法，提取最具区分度的脑电成分
• 可视化分析：提供特征分布散点图、滤波器拓扑图等多种可视化图表
• 异步BCI支持：针对异步脑机接口的实时应用需求进行优化
• 性能评估：自动生成分类准确率评估报告和特征质量分析

使用方法

1. 数据准备：准备脑电信号数据文件（.mat或.edf格式）及对应的实验标签信息
2. 参数配置：设置信号采集参数（采样率、通道配置等）和频带范围（推荐8-30Hz）
3. 运行系统：执行主程序启动特征提取流程
4. 结果分析：查看生成的CSP滤波器、特征向量及可视化结果
5. 输出应用：将标准化特征向量用于后续分类器训练或实时识别

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 内存≥4GB（建议8GB以上处理多通道数据）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具备完整的信号处理链路管理能力。该文件负责协调数据加载、参数初始化、预处理流水线执行、CSP算法核心计算、特征向量生成与标准化、结果可视化呈现以及性能评估报告输出等一系列关键功能，为用户提供一站式的特征提取解决方案。