基于MATLAB小波多分辨分析的脑电P300慢波信号特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目提供了一套完整的脑电P300慢波信号分析流程，包括信号降噪、基线校正、小波多尺度分解和特征参数提取。支持P300成分的时频特性分析，适用于脑机接口研究和神经信号处理应用。

详 情 说 明

基于小波多分辨分析的脑电P300慢波信号特征提取系统

项目介绍

本项目是一个专业的脑电信号处理系统，专门用于P300事件相关电位信号的特征提取与分析。系统基于小波多分辨分析技术，能够对原始脑电P300慢波信号进行预处理、多尺度分解和特征参数提取，为脑机接口、认知神经科学研究提供可靠的数据分析工具。

功能特性

• 信号预处理：实现信号降噪和基线校正，提高信号质量
• 小波多分辨分析：利用小波变换对信号进行多尺度分解
• 特征参数提取：在不同尺度上提取P300信号的关键特征参数
• 时频特性分析：分析P300成分的时频特性和波形特征
• 可视化报告：生成专业的特征可视化分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备原始脑电信号数据（.mat或.edf格式）、信号采样率、事件触发标记、信号通道配置信息和预处理参数配置

1. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成以下处理流程：

- 信号预处理（降噪和基线校正） - 小波多尺度分解 - P300特征参数提取 - 时频特性分析 - 结果可视化

1. 获取输出结果：系统将生成多尺度小波分解系数矩阵、P300成分特征参数、时频分析谱图、统计报告和处理后的信号数据文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 小波分析工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB及以上）
• 支持.mat和.edf文件格式

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含信号预处理、小波分解分析、特征参数计算和结果可视化四大模块。该文件实现了从原始脑电数据输入到最终特征报告输出的完整自动化处理 pipeline，能够自动识别输入参数配置，执行降噪滤波、基线校正、多尺度小波变换、P300特征提取等关键操作，并生成包含时频图谱和统计指标的综合分析报告。