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- 最近在研究脑电信号的处理 同事自己也收集了一些资料希望和大家分享-Recent studies dealing with EEG colleagues collected themselves would like to share some information
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- 最近在研究脑电信号的处理 同事自己也收集了一些资料希望和大家分享-Recent studies dealing with EEG colleagues collected themselves would like to share some information
Delorme_BCITools10
- 脑电信号处理所用的TOOLBOX,MATLAB-Based Tools for BCI Research-BRAIN WAVE BCI
EEGLAB-Tutoriall
- EEGLAB指导手册，学习脑电信号处理的指导书。-EEGLAB tutorial
Eeg-signals
- 从脑电信号的分析出发,论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点,特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。 -From the analysis of eeg, discusses the frequency domain and time domain analysis analysis in the analysis of the commonly used eeg signal a
dependentcomponent
- 本文简要地回顾了ICA的发展历史和主要算法，综述了它在脑电信号处理中的应用及研究进展，并指出了需要进一步研究解决的问题。-This article briefly reviews the history of the development of the ICA algorithm EEG signal processing applications and research progress, and pointed out the need for further research to s
EEG--classification
- 脑电信号的提取和特征分类还有滤波处理，适用于脑机接口技术中-EEG extraction and feature classification filtering process, applied to brain-computer interface technology
juleifenxidenaodianfenxi
- 基于聚类分析的脑电信号数据处理，详细讲了脑电的基础知识然后讲了具体的脑电采集，然后是分类-EEG data processing based on cluster analysis, saying more about the basics of the EEG and then talk about specific EEG acquisition and classification
wavelet-coherence-master12
- 关于脑电信号处理，的一个类似于eeglab的应用包，可在matlab上直接使用-About EEG signal processing, a similar eeglab application package, can be used directly on the MATLAB
eeglab指导书
- 了解使用MATLAB下的EEGLAB，能够对脑电信号进行预处理、ica。以及源分析定位(Understand the use of MATLAB under EEGLAB)
EPILAB_v1
- 基于Matlab的脑电信号处理的开源GUI，功能强大，可以同时生产30余种脑电特征。(EEG signal processing GUI based on Matlab, whiuch can produce more than 30 kinds of EEG features.)
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)
基于希尔伯特黄熵的麻醉深度估计
- 麻醉深度监测是外科手术中必不可少的步骤之一。 目前已经提出多种监测麻醉深度的脑电信号分析方 法, 尤其熵方法得到了广泛的关注。 提出一种新的麻醉深度监测方法-希尔伯特黄熵, 先用经验模态分解—希尔 伯特黄变换处理脑电信号获取希尔伯特黄边际谱, 再根据香农熵定义得到希尔伯特黄熵。 对 19 个接受吸入药物 七氟醚麻醉的病人脑电信号的希尔伯特黄熵和时频均衡谱熵进行计算、测试和比较, 结果表明:希尔伯特黄熵能够 更准确的区分麻醉和清醒状态, 更适合于麻醉深度监测。