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eegwave
- 基于小波包分解的脑电信号特征提取.格式是caj后缀的，大家看的时候可能得有CAJViewer 这个软件-Based on wavelet packet decomposition of the EEG feature extraction. CAJ suffix format is, we see there may be a time when the software CAJViewer
motorimage_Csp
- 脑电想象运动的csp特征提取分类算法 matlab平台，通过投票可以直接扩展到多类-Imagine the movement csp EEG feature extraction classification algorithm matlab platform, through the vote can be directly extended to multiple classes
p300
- 用小波变换多分辨对脑电慢波P300信号的特征提取-wavelet EEG P300 feature execute
p300FeatureExtraction
- 自动提取和分类脑电EEG信号P300的特征的遗传算法-A Genetic Algorithm for Automatic Feature Extraction in P300 Detection
graphics
- 实现ARburg算法，提取脑电信号或者心电信号的特征值-Achieve ARburg algorithm of EEG or ECG features of value
Feature_Extraction
- 筛选的几篇脑电节律提取的文章，可以用于其它信号处理~ 【基于改进小波变换的EEG分析】【基于小波变换的动态脑电节律提取】【脑电信号的特征节律信号提取】【a、β、δ、θ和40Hz波实时检测器】-Screening of several EEG extracted article, can be used for other signal processing ~ 【EEG based on improved wavelet analy
Feature-Extraction--in-Brain--
- 在线脑机接口中脑电信号的 特征提取与分类方法-Feature Extraction Classification of in Brain Computer .pdf
EEG-based-identification-method
- ：基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个 事件的时候，不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后，分析不同个体在特定状况下脑 电的个体差异，采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来 进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类，并在不同的意识想象
EEG
- 脑电特征分析与提取，很好的区分正常与异常脑电-EEG characteristics analysis and extraction well to distinguish between normal and abnormal EEG
EEG-feature-extraction
- 脑电特征提取的的matlab算法EEG feature extraction-EEG feature extraction algorithm matlab EEG feature extraction
Wavelet_EntropyinformationLZC
- 脑电处理中，特征提取的几个有用算法程序，包括小波熵、LZC脑电复杂度、互信息等，以上程序，我已将亲自运行，可以通过，便于大家做脑电特征提取，希望对大家有帮助-EEG processing, feature extraction algorithm several useful programs, including wavelet entropy, LZC EEG complexity, mutual information, the
wxj_CSP
- 脑电特征提取的典型特征提取算法——共同空间模式方法，本人已亲自调试，并用于论文的写作，是一个提取脑电特征的利器-Eeg feature extraction of typical feature extraction algorithm, joint space model method, I have personally debugging, and used for thesis writing, is a feature ext
pop_csp
- 可以用于脑电特征提取的共空间模式CSP算法代码，能够较好的提取特征- U53EF u5E1 u7A1 u7R1 u09R0 U7684 u63D0 u53D6 u7279 u5F81
eeg stroke
- 一些脑电数据和特征提取，提取的是小波包能量(Some EEG data and feature extraction are extracted from wavelet packet energy)
脑电连续处理程序
- 脑电信号处理流程，滤波，特征提取，意图识别(EEG signal processing, filtering, feature extraction, intention recognition)
eeg_feature_extraction
- 对eeg的五个波段进行提取, 脑电信号数据原始采集的脑电，输出5个不同波段幅值，(extract 5 wave bands of eeg signals)
特征提取
- matlab程序，用于提取脑电数据的五种频域特征指标数值(matlab code, Five Frequency Domain Characteristic Index Values for Extracting EEG Data)
高密度脑电信号预处理及特征提取方法研究
- 脑电 matlab 特征提取 运动想象和运动执行(Electroencephalogram Matlab feature extraction Sports Imagination and Execution)
cntData_CSP_FLDA
- 本算法针对运动想象的脑电数据，进行预处理并后续用分类器做分类。 该实验所用的的脑电特征提取方法主要是csp空间滤波，并后续用FLDA来进行特征分类。最终得到较好的效果(In this algorithm, the EEG data of motion imagination are preprocessed and then classified by classifier. The main feature extraction