EEG信号处理
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基于MATLAB的UCSD脑科学实验室EEG信号处理与特征提取系统
本项目基于MATLAB实现，提供完整的EEG数据处理流程，涵盖信号预处理、时域/频域特征提取及事件相关电位分析，适用于脑电研究的高效分析。 -
EEG信号多维分析工具箱 - MATLAB脑电信号处理解决方案
本MATLAB工具箱提供完整的EEG信号分析流程，集成功率谱密度检测、事件相关同步/去同步分析和脑地形图绘制三大核心模块，支持多通道数据预处理、时频分析和可视化，适用于认知神经科学研究与临床脑电应用。 -
MATLAB BCI竞赛EEG盲分类系统
本项目基于MATLAB实现BCI竞赛II数据集IV的EEG信号盲分类，无需依赖先验标签。系统集成信号预处理、时频特征提取、无监督聚类和分类验证模块，适用于BCI研究的模式发现与算法验证，提升脑电分析的自动化能力。 -
基于MATLAB的EEG信号预处理与分析工具箱
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。 -
MATLAB EEG信号近似熵计算与分析工具箱
本MATLAB程序提供高效稳定的EEG信号近似熵计算功能，支持单/多通道数据预处理、参数自定义及可视化分析，适用于脑电信号复杂度研究的快速量化评估。 -
MATLAB实现EEG信号盲源分离：ICA算法详细解析与应用实例
本项目基于MATLAB平台开发，专门针对脑电信号（EEG）的盲源分离任务。通过独立成分分析（ICA）算法实现多通道信号分解，包含数据预处理、成分提取和信号重建全流程，附带详细注释适合初学者学习。
