基于MATLAB的EEG信号预处理与分析工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目提供EEG信号的自动化预处理流程，支持多格式数据导入、数据质量检测、滤波去噪和伪影识别，并可生成可视化分析报告。适用于脑电研究的快速数据处理与初步特征分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的EEG原始信号预处理与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的脑电信号自动化处理与分析系统，旨在为临床EEG数据和科研实验数据提供标准化的预处理流程。系统实现了从原始数据导入到分析报告生成的全流程自动化处理，支持用户自定义参数配置，确保处理结果的可重复性和可靠性。

功能特性

• 多格式数据支持：支持.edf、.set、.bdf等标准EEG格式文件的批量读取
• 标准化预处理流程：包含数据质量检测、数字滤波、小波去噪等标准化处理步骤
• 伪影自动识别：采用先进的信号处理算法自动检测和标记各类生理伪影
• 可视化分析报告：自动生成包含时频分析、频谱图等可视化结果的分析报告
• 参数自定义配置：通过JSON配置文件支持用户灵活调整处理参数
• 批量处理能力：支持大规模EEG数据的自动化批量处理

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入文件

- 将原始EEG数据文件放置在指定目录 - 配置电极位置文件（.loc或.txt格式） - 设置实验参数文件（JSON格式）

1. 运行主程序

- 启动MATLAB环境 - 运行主处理程序 - 选择输入文件目录和输出路径

1. 查看结果

- 预处理后的数据文件（.mat格式） - 数据质量评估报告（PDF格式） - 分析图表（.fig和.png格式） - 伪影检测结果（.csv格式） - 处理日志文件（.txt格式）

参数配置示例

在JSON配置文件中设置如下参数： { "sampling_rate": 1000, "filter_lowcut": 0.5, "filter_highcut": 45, "notch_filter": 50, "wavelet_type": "db4" }

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 小波分析工具箱（Wavelet Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

硬件建议

• 内存：≥8GB（处理大数据集时建议≥16GB）
• 存储空间：≥1GB可用空间
• 处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，承担着整个EEG数据处理链条的调度与控制职能。其主要能力包括：协调各功能模块的调用顺序，管理数据在整个处理流程中的传递与转换，执行用户参数配置的解析与应用，监控处理过程中的异常状态并生成相应的日志记录，以及最终组织各类输出结果的生成与保存。该文件确保了从原始数据输入到分析报告输出的完整处理链路的顺畅执行，是实现系统自动化处理功能的核心枢纽。