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基于Hilbert-Huang变换的脑电信号时频特征提取MATLAB系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了基于Hilbert-Huang变换的脑电信号时频分析，包含信号预处理、经验模态分解和希尔伯特谱分析等模块，能够有效提取非平稳脑电信号的特征参数，为脑电研究提供可靠工具。
详 情 说 明
基于Hilbert-Huang变换的脑电信号时频特征提取系统
项目介绍
本项目是一个专门用于脑电信号时频分析的智能处理系统。系统采用先进的Hilbert-Huang变换（HHT）方法，能够有效处理非平稳的脑电信号，通过经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析（HSA）技术，自动提取具有生理意义的时频特征参数。该系统为脑电信号分类、神经系统疾病诊断和脑机接口应用提供了可靠的时频特征数据支持。
功能特性
- 多格式数据支持：兼容.mat和.edf格式的脑电信号数据输入
- 自适应信号分解：采用经验模态分解技术将复杂脑电信号分解为本质模态函数（IMF）
- 精确时频分析：基于希尔伯特变换的时频分布计算，提供高分辨率时频特征
- 智能特征提取：自动提取能量特征、复杂度特征等多种时频参数
- 可视化分析结果：生成直观的时频分布图、边际谱图和瞬时频率图
- 可配置参数：支持采样频率、时间窗口、滤波阈值等参数灵活设置
使用方法
- 数据准备：准备多通道脑电信号数据文件（.mat或.edf格式）
- 参数配置：设置采样频率、通道配置、分析时间窗口等参数
- 运行分析：执行主程序开始信号处理和特征提取
- 结果查看：查看生成的时频特征图和分析报告文档
- 数据导出：获取预处理后的清洁脑电信号和特征参数矩阵
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
- 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
- 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括脑电信号的加载与预处理、经验模态分解的执行、希尔伯特谱分析的计算、时频特征参数的提取以及分析结果的可视化输出。该文件整合了所有关键技术模块，能够完成从原始脑电信号输入到时频特征提取的全自动化处理。
