癫痫脑电信号的提取与识别

基于模态分解的脑电信号分析方法研究附带程序等相关资料，其实没有用 就是为了赚积分

从深度学习方面解析脑电信号，通过方差计算脑电特征。

采用相空间重构方法将一维脑电信号转换成复杂网络进行研究。将一维时间序列构造成多维相空间, 计算多维时间序列任两个向量点间的距离得到加权矩阵, 选择恰当的阈值将加权矩阵转换成二进制矩阵, 该二进制矩阵视

这项工作的目的是非侵入性地识别处于不同状态的人脑电波，并将其区分为不同级别的精神状态，以便向教室教师提供即时的精神状态反馈并最大程度地提高学习成果。 为了应用这些知识，该项目利用商业NeuroNeed

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换

为了更有效地提取脑电信号特征波，结合小波包和ICA（独立分量分析），提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解，然后进行相关频段信号的重构，从而提取出特征波的概貌作为初次提取的特征波；

从心电信号中提取出呼吸信号.文档和matlab仿真

对一段脑电信号进行预处理,包括工频干扰消除、基线漂移消除,对预处理后的脑电信号进行频谱分析,分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma、piper节律信息,并分析各特定频带信号的

脑电信号分解；将脑电信号使用小波分解重构得到alpah、beta波等。

生物医学工程专业 课程设计题目 《健康人视觉工作记忆任务多通道脑电信号特征频段提取》 包含详细原理、代码、结果