脑电信号特征

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脑电信号特征

: 小波包特征提取_小波变化提取脑电节律python代码,脑电信号特征提取python 对某信号进行3层小波包分解并重构，提取方差，获得信号特征。
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: 脑电实训_脑电信号特征提取_ 实现脑电信号特征提取ssvep，以及脑电信号的滤波设置
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: 基于模糊熵的运动想象脑电信号特征提取基于模糊熵的运动想象脑电信号特征提取
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: 脑电信号特征频段预处理MATLAB代码.zip 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时域、能量等特征，详见...
评级：0 浏览量：5243 收藏量：62 资源大小：602.8MB 上传时间：2020-08-23

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: EEG脑电信号分析与特征提取PPT讲解稿 脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。 脑电信号非常微弱。主要有以下几个特点： 1）随机性及非平稳性相当强。 2）脑电信号具有非线性。 3）采集到的...
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: rf_test.rar_信号_测试_脑电_脑电信号癫痫_脑电信号特征对癫痫脑电信号不同特征测试，从而比较测试效果
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: 四类运动想象脑电信号特征提取与分类算法 (2012年) 通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析，合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段，然后使用PW-CSP，Hilbert变换及归一化处理的方法，对四类运动想象脑电信号进行特征提取，分类算法分为特征信号算术求和与...
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: 脑电信号特征的归一化方式与选择方法研究实验在情感数据集上采用6种常用的归一化方法,对所有被试的特征、单个被试的所有特征、单个被试的单个属性特征这三种单次归一化的数据范围进行准确率上的比较,证明了单个被试的单个属性特征更适于作为多被试脑电数据...
评级：0 浏览量：305 收藏量：1 资源大小：228KB 上传时间：2021-05-11

: 脑电信号特征提取基于小波分析的脑电信号能量特征提取，先对脑电信号进行小波分解，提取小波系数，再用小波系数构造脑电信号的能量特征。
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: 基于深度学习的脑电信号特征识别.pdf 基于深度学习的脑电信号特征识别.pdf
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评级：0 浏览量：51 收藏量：3 资源大小：5.03MB 上传时间：2024-02-22

: 论文研究-结合小波包和ICA的脑电信号特征波提取方法.pdf 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；再...
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: 脑电信号分析python代码（python_eeg_analysis）.zip 脑电信息，分析，处理与采集的python代码，启动代码，配置文件等等。
评级：5 浏览量：2619 收藏量：25 资源大小：10.89MB 上传时间：2021-09-23

: 小波变换和脑电信号特征提取.ppt 使用小波变换提取脑电特征
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: 论文研究-运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究.pdf 针对运动想象脑电信号特征提取困难，分类正确率低的问题，提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机（SVM）来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率，通过理论分析选择小波包尺度，对信号功率进行小波包分解...
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: 【特征提取】基于小波变换实现脑电信号特征提取含Matlab源码.zip 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
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: 弱注意脑电信号的特征提取与识别为了快速有效地提取脑电信号特征并克服独立电极采集脑电信号的缺陷，将采用低通精确的方法进行工频干扰的滤除，利用独立成分分析（ICA）实现脑电信号中的眼电伪迹分离，并在此基础上通过设置水平眼电和垂直眼电阈值...
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: 两种任务的脑电信号，用于脑电数据特征提取实验用于脑电信号了解及学习，下载配合文章代码即可运行。文章链接：https://blog.csdn.net/qq_41958946/article/details/127691341?spm=1001.2014.3001.5501
评级：5 浏览量：250 收藏量：1 资源大小：370KB 上传时间：2022-11-12

: 论文研究-基于支持向量机的思维脑电信号特征分类研究.pdf 实际按键前0.5~1 s左右，想象左右手运动的思维脑电特征信号都发生了明显改变。通过合理的实验设计获取的信号有助于识别正确率的提高，为BCI系统中思维任务的特征提取与识别分类提供了新思路和方法。
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: 基于改进CSSD的脑电信号特征提取方法 (2013年) 针对脑-机接口系统在训练样本较少的情况下，存在脑电(EEG)信号特征值稳定性低、特征向量区分度差等不足，提出一种脑电特征提取方法，即正则化共空域子空间分解法(R-CSSD)．该方法在传统共空域子空间分解(CSSD)算法的...
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: 基于小波变换的脑电信号特征提取PPT学习教案.pptx 基于小波变换的脑电信号特征提取PPT学习教案.pptx
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: 小波变换的自发脑电信号特征提取 (2011年) 针对脑机接口(BCI )研究中2种思维任务的特征抽取和分类,提出采用小波变换后具有较高分类能力的部分分解系数,并以Fisher距离作为特征可分离能力的度量。选择具有较大可分离性的系数均值及子空间能量作为有效特征,组成...
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: 基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究_李丽君.caj.download 基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究_李丽君.caj.download
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: 基于小波方差的运动想象脑电信号特征提取 (2012年) 首先深入研究了小波变换以及小波方差的计算方法，结合验证脑电图(EEG)存在的ERD/ERS现象，然后利用小波分解系数方差对C3，C4导联脑电信号进行特征提取，最后采用最简线性分类器进行分类，采用分类正确率作为主要评价...
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: 基于小波包和ICA的ERD/ERS脑电信号特征提取 (2014年) 在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA(独立成分分析)法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步...利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计...
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: CSP算法与小波包运动想象脑电信号特征提取比较.zip_csp_magicpya_小波包_小波包 csp_脑电分析比较了CSP与小波包分析两种方法，采用GRAZ大学提供的运动想象脑电数据（两分类）进行仿真实验，结果表明，CSP的最高正确率为85.5%，小波包分析的正确率最高为99%，从而得出结论，小波包分析优于CSP。
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: 脑电信号的处理读取txt格式的数据，对其分析，得出注意度，包括用户登陆界面等
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: 基于脑电信号特征分析的康复机器人系统研究与设计_唐浩月.caj 基于脑电信号特征分析的康复机器人系统研究与设计_唐浩月.caj
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: 基于LM算法的脑电信号分类研究实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准，使用Emotive Epoc＋采集四类运动想象脑电信号，对采集的信号进行滤波去燥后，利用主成分分析提取特征值；然后分别用LM算法和BP神经网路进行分类识别做对比；最后基于MATLAB ...
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: （论文加源码）（matlab代码）基于时频域特征分析和SVM分类器的DEAP脑电信号情感状态识别（四分类）本文利用DEAP数据集预处理的脑电信号对两种维度进行四分类，即效价和觉醒。首先通过应用FFT将数据集中的样本从时域转移到频域，然后提取对情绪识别特别重要的α、β和θ频带。随后，根据每个情绪对应的象限对提取的...
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: 语音信号与脑电信号转换研究由于身体原因导致无法进行语音交流的群体越来越受到大家的...将从语音中提取的特征作为前馈神经网络的输入，将脑电信号的特征作为输出目标建立模型。对回归预测的模型使用R-square进行评估，R-square的值达到了0.75。
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