推广 热搜: 公司  快速  中国  上海    未来  企业  政策  教师  系统 

【脑电信号】脑电信号EEG SSVEP目标识别【含GUI Matlab源码 3391期】

   日期:2024-12-25     作者:caijiyuan    caijiyuan   评论:0    移动:http://fabua.ksxb.net/mobile/news/4668.html
核心提示:🚅座右铭:行百里者,半于九十。 🏆代码获取方式: CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式 更多Ma

🚅座右铭:行百里者,半于九十。

🏆代码获取方式
CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab信号处理仿真内容点击👇
①Matlab信号处理(进阶版

⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤,更多资源等你来

1 SSVEP信号
SSVEP是指当受到一个固定频率的视觉刺激的时候,人的大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应。

研究者认为大脑里分布的各种神经网络都有其固有的谐振频率,在正常状态下,这些神经网络都是互不同步的,也是杂乱无章,没有规律的,此时的脑电信号是自发脑电。当施加一个恒定频率的外界视觉刺激时,与刺激频率或谐波频率相一致的神经网络就会产生谐振,导致大脑的电位活动在刺激频率或谐波频率处出现明显变化,由此产生了SSVEP 信号。

大脑皮层可粗略地看作由额叶(Frontal lobe)、顶叶(Parietal lobe)、枕叶(Occipital lobe)、颞叶(Temporal lobe)四个组成部分构成。其中额叶部分负责运动和理解、顶叶部分负责触觉与空间的空间感知、而枕叶部分负责视觉、颞叶部分负责听力与语言。因此,基于SSVEP的BCI系统就是通过检测枕叶视觉区的的EEG信号来判断大脑的思维活动的。

SSVEP信号可以可靠地应用于脑-机接口系统(BCIs)。相对于给予其他信号(例如P300、运动想象)的BCIs而言,基于SSVEP信号的BCIs通常具有更高的信息传输率,系统和实验设计更加简便,而且需要的训练次数也比较少。

2 应用于SSVEP信号的CCA算法
目前已经有不少科研小组设计出了具有高传输速率(ITR)的SSVEPBCIs,而其中用于对SSVEP信号处理分析的方法之一,即为本文所要介绍的典型相关性分析(Canonical Correlation Anaylsis,CCA)算法。

function varargout = eeg(varargin)
% EEG MATLAB code for eeg.fig
% EEG, by itself, creates a new EEG or raises the existing
% singleton*.
%
% H = EEG returns the handle to a new EEG or the handle to
% the existing singleton*.
%
% EEG(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in EEG.M with the given input arguments.
%
% EEG(‘Property’,‘Value’,…) creates a new EEG or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before eeg_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to eeg_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help eeg

% Last Modified by GUIDE v2.5 23-Dec-2022 22:32:36

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @eeg_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @eeg_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before eeg is made visible.
function eeg_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to eeg (see VARARGIN)

% Choose default command line output for eeg
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes eeg wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = eeg_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,‘String’) returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,‘String’)) returns contents of edit1 as a double

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]徐洁.基于小波分析的脉搏波信号处理[J].电子设计工程. 2013,21(11)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

本文地址:http://fabua.ksxb.net/news/4668.html    海之东岸资讯 http://fabua.ksxb.net/ , 查看更多

特别提示:本信息由相关用户自行提供,真实性未证实,仅供参考。请谨慎采用,风险自负。

 
 
更多>同类最新资讯
0相关评论

文章列表
相关文章
最新动态
推荐图文
最新资讯
点击排行
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  使用协议  |  版权隐私  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  粤ICP备2023022329号