脑电分析
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基于小波变换的EEG脑电波特征提取与分析系统
本项目是针对EEG仪器采集的生物电信号所开发的MATLAB专业分析平台。系统的核心任务是对高度随机且不平稳的脑电波进行精细化处理与量化分析。利用离散小波变换的多分辨率分析特性，程序可以将原始信号分解至多个尺度，有效分离出代表不同生理状态的Delta、Theta、Alpha和Beta等特征波形。实现流程包括信号的预处理、多级小波分解、高频噪声剔除以及特定频段的信号重构。该系统不仅能可视化展现脑电信号在时频域的动态演变，还能自动计算各频段的能量谱密度和统计特征，为神经科学研究、临床辅助诊断以及脑机接口算法开发 -
基于小波变换的脑电信号多分辨率分析系统
本项目旨在利用离散小波变换（DWT）技术对复杂的脑电图（EEG）信号进行多分辨率分解与分析。由于EEG信号具有极强的非平稳性、时变性和噪声干扰，传统傅里叶变换难以在时域和频域上同时获取局部精确特征。本系统通过选择合适的小波基函数（如db4、sym8等），将原始EEG信号分解为不同尺度的细节分量（Details）和近似分量（Approximations）。具体功能涵盖了从原始信号预处理到特征提取的全过程：首先系统会对原始数据进行基线漂移校正和工频干扰滤除；随后根据采样频率进行多级小波分解，将其精确划分为De -
基于脑电信号的多通道分析与相关性研究系统
该项目旨在实现对多通道脑电信号（EEG）的全面预处理与频域及时域分析。首先，系统会对输入的原始脑电信号进行数字化滤波处理，采用带通滤波器有效去除50Hz工频干扰以及基线漂移等伪迹，提取出特定频段（如Alpha、Beta、Theta、Delta）的子带信号。随后，程序通过快速傅里叶变换（FFT）将各通道信号从时域转换至频域，生成功率谱密度图，以便分析不同脑区的能量分布差异。项目最重要的部分是计算脑电信号的自相关与互相关函数：通过自相关分析来评估单通道信号内在的统计规律与周期性；通过互相关计算来衡量不同电极通
