人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：常用的特征提取方法如下 1、 频带功率特征。 2、 时间点特征。 除上述两种常用的特征提取方法之外的方法： 1、连接特征，这些特征测量来自不同传感器和/或频段的信号之间的相关性
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
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2023-10-05 21:29:01
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文章目录小波变换(Wavelet Transform)首先简单说一说时域信号(Time Domain)频域分析傅里叶级数时频域分析——小波变换(Wavelet Tranform)连续小波变换(Continous Wavelet Transform)离散小波变换(Discrete Wavelet Transform)EEG信号和DWT 小波变换(Wavelet Transform)谈及小波变换，说
本篇博文是对本人另一篇博文《基于分类任务的信号（EEG）处理》的扩展，另一篇博文是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本片博文是用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看，希望可以帮助到大家。读取脑电信号在读取设备采集的脑电信号上EEGLAB是一个非常强大的工具包，我在本文中就是使用这一工具包。首先在MATLAB的命令行输入eeglab（前提是你已经在MATLAB中添加了EEGLAB工具包
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2024-10-24 07:37:09
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对于我们这些从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分类性能，那么我们就需要先对信号去噪去干扰。这一步后
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2023-08-28 13:14:46
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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一、背景Fourier变换只适用于统计特性不随时间变化的平稳信号，而实际信号的统计特性却往往是时变的，这类信号统称为非平稳信号。由于非平稳信号的统计特性是随时间变化的，因此对于非平稳信号的分析来说，就需要了解其局部统计特性。Fourier变换是信号的全局变换，因而对非平稳信号而言，Fourier变换不再是有效的分析工具。另一方面，信号的时域描述和频域描述都只能描述信号的部分特性，为了精确描述信号的
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2024-04-10 21:11:04
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EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解 EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声 CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声 CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量 ESMD(极点对称模态分解)：外部包络
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2024-04-21 15:49:56
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目录EMD分解解析一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?2.EMD的工作原理是什么？3.EMD的基本分解过程二、EMD的分解三、EMD工具包的安装参考文献 EMD分解解析希望能通过这篇文章，让你对EMD分解具有初步的了解。一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态
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2024-01-26 09:32:13
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之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数，今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做，信号重构确
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2023-12-29 16:46:43
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# Python信号处理教程：EEG信号处理入门
EEG（脑电图）是一种记录脑电活动的技术，它在神经科学和生物医学工程等领域中扮演着重要角色。本文将指导你如何使用Python进行EEG信号处理。我们将通过一系列步骤来实现这一目标，确保你能够理解每一步的功能与实现。
## 处理流程
下表展示了处理EEG信号的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
原创
2024-08-22 06:02:43
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# EEG特征提取的流程与实现
## 1. 流程概述
在进行EEG（脑电图）特征提取之前，我们首先需要了解整个流程及其步骤。以下是EEG特征提取的一般流程表：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|-------------------------|
| 数据收集 | 从EEG设备或数据集中收集脑电信号数据 |
常用的信号处理库scipy在 Python 中，我们可以利用 SciPy 库中的函数来创建低通滤波器。SciPy 是 Scientific Python 的缩写，是一个用于提供执行信号处理、优化和统计的函数的库。该库还使用下面的 NumPy 库。滤波器考虑scipy库：Scipy数字滤波器中最基础的莫过于FIR和IIR这两个类型，首先了解一个概念，什么是有限脉冲响应FIR和无线脉冲响应IIR滤波器
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2023-09-26 15:42:33
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在人人网上看到的一篇日志，写得挺好就转过来了。 在北理版信号与系统中，信号可以分成能量信号与功率信号，非周期能量信号具有能量谱密度，是傅立叶变换的平方，功率信号具有功率谱密度，其与自相关函数是一对傅立叶变换对，等于傅立叶变换的平方/区间长度。不能混淆。能量信号是没有功率谱的。 胡广书老师的书上找到这么一段话，“随机信号在时间上是无限的，在样本上也是无穷多，因此随机信号的能量是无限的，它应是功率
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2024-09-25 11:36:50
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信号采样与重建 一、信号分类连续信号：\[X_a(t)=Acos(\Omega t+\theta)=Acos(2\pi Ft+\theta)\\
=\frac A 2e^{j(\Omega t+\theta)}+\frac A 2e^{-j(\Omega t+\theta)}.
\]可以将其看作在复平面内向正频率逆时针旋转和负频率顺时针旋转信号之和。离散信号：\[X(n)=Acos(\omega
在EEG/ERP研究中，最令人头痛的问题之一是各种干扰和噪声信号混入到EEG/ERP信号中，因此，数据分析的第一步其实就是去除不同形式的伪迹信号。这些不同形式的干扰和噪声，有些可以在EEG数据采集时尽量避免甚至消除掉，而有些只能在后续的预处理中去除。此外，由于滤波、ICA等操作会不同程度造成EEG信号的“形变”，因此，有一个潜在的原则是：尽量在EEG信号采集时减少干扰保证采集到高质量的信号，减少后
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2024-10-08 20:39:58
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# EEG信号pytorch处理
## 介绍
EEG（脑电图）是记录大脑电活动的一种方法，通常用于诊断脑部疾病和研究大脑功能。处理EEG信号是神经科学领域的一个重要课题，而使用深度学习框架如PyTorch来处理EEG信号可以提高处理效率和准确性。本文将介绍如何使用PyTorch来处理EEG信号，包括数据准备、模型构建和训练。
## 数据准备
首先，我们需要准备EEG信号数据。通常，EEG数
原创
2024-04-04 06:06:32
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ESR，是Equivalent Series Resistance三个单词的缩写，翻译过来就是“等效串联电阻”。 ESR的出现导致电容的行为背离了原始的定义。ESR是等效“串联”电阻，会增大这个数值，而并联则会减少之。理论上，一个完美的电容，自身不会产生任何能量损失，但是实际上，因为制造电容的材料有电阻，电容的绝缘介质有损耗，各种原因导致电容变得不“完美”。比如，我们认为电容上面电压不能突变，当突
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2023-09-08 18:50:10
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实信号频谱的共轭对称性和冗余性已经知道，傅里叶变换中的复指数带来了负频率，意义是旋转向量的旋转方向（顺/逆时针）由此可知，实信号的频谱，一定是正负频率共轭对称的（这样不同旋转方向的旋转向量才能抵消虚部分量） 然而，正频率和负频率部分承载相同信息，存在冗余，而复信号则有可能只占用正频率（负频率），称为解析信号（是一个复信号，由Hilbert变换构造），其优点在于简化了理论分析、节约了频谱解析信号与预
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2024-10-24 06:59:29
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EMC 检测（电磁兼容性检测）的全称是 Electro Magnetic Compatibility，其定义是设备和系统在其电磁环境中能正常工作且不对环境中任何事物构成不能承受的电磁骚扰的能力。EMC 检测包括两个方面的要求：电磁敏感度（EMS）测试 +电磁干扰（EMI）测试。 EMS，全称为Electro Magnetic Susceptibility，是指在一定环境中机器设备和系统具有对所在
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2024-07-10 14:28:03
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