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M.Sc. Thesis中使用的MATLAB脑电功率谱分析代码：针对脑电信息处理
资源介绍
matlab脑电功率谱代码硕士论文
发言题目：基于参数特征分析的情感状态分类中基于神经元脑电图的计算有效和鲁棒光谱特征信息提取模型的研究
概述描述：在本研究中，我们探索了在EEG特征提取任务中使用特征矩阵分解的各种参数PSD（功率谱密度）估计器模型。
该研究还对EEG波形的子空间维数估计进行了详细分析，这是基于本征分析的参数化PSD估计器必不可少的参数。
我们观察了计算光谱的标准偏差，绝对偏差，统计范数和其他统计参数的t值和p值，以分析光谱相关性。
该研究实现了PCA以减少特征尺寸空间，并探索了自动编码器的使用。
我们还探讨了从计算出的光谱中生成脑电图地形图像的概念，将其作为可能的特征提取方法。
提取的特征用于卷积神经网络，LSTM网络和多层感知器网络上，用于分类任务。
对于详细的数据可视化，我们使用了统计的Seaborn
libray和Matplotlib3D。
有关研究的图和更多详细信息，请点击此处（）。
Github代码库说明：在“
transformation_matlab_codes”子目录中提供了用于频域转换的部分matlab代码库。
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python_automation