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該函數主要作用是，對同一段信號，用兩種不同的濾波器進行濾波處理，然後比較兩者在頻域的結果。通過比較，可以選擇合適的濾波器。這個函數中是對butter和fir兩種進行了比較，讀者要是想對比其他濾波器，或者同時比較三種及以上濾

2020-06-25 08:39:11

數據下載相關數據下載提取碼請私信本人。數據說明關於數據的詳細說明，請參考文件中數據說明PDF文件。數據存儲在mat格式文件夾中，其中A01E爲一號被試的測試集、A01T爲一號被試的訓練集，以此類推，數據共包含9個被試。

2020-06-25 08:39:11

FFT函數，純屬個人學習興趣，存在的問題，希望廣大學者指正。 function Y = myfft(X,N) %輸入參數 X：輸入信號 % N： FFT的採樣點數 %輸出參數 Y：FFT結果，即頻域信息 %

2020-06-25 08:39:11

該函數用於對一段原始EEG信號進行分解，得到醫學上認定的9個頻段的時域、頻域信息。（1）總頻段：0.5-45Hz；（2）low-Delta：0.5-2Hz；（3）high-Delta：2-4Hz；（4）Theta：4-7H

2020-06-25 08:39:11

方法：先由序列x(n)估計出自相關函數R(n),然後對R(n)進行傅里葉變換，便得到x(n)的功率譜估計。（1）、自相關函數求解步驟：（1）移位；（2）相乘；（3）相加。 function y = myXcorr(x) %輸入

2020-06-25 08:39:11

神經網絡GUI實現一、啓動二、導入數據三、創建網絡四、開始訓練五、網絡測試六、結果導出一、啓動在MATLAB命令行中輸入nntool/nnstart。本文以nntool爲例： nntool 彈出界面如下：二、導入數據按

2020-06-25 08:39:11

矩陣的基本操作矩陣的構造矩陣的四則運算矩陣加法矩陣減法矩陣乘法矩陣除法矩陣的下標矩陣的構造 A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9] %可以用‘，’將同一行數字隔開，利用‘；’將數字分成不同的列。 A1

2020-03-25 07:34:36

文件常見格式的存儲與讀取數據生成mat格式txt格式xls/xlsx格式csv格式數據生成 x = 0:0.01:20; y1 = 200*exp(-0.05*x).*sin(x); y2 = 0.8*exp(-0.5*x).*

2020-03-25 07:34:36

繪圖的基本操作常用的作圖函數命令二維平面繪圖同一圖窗中繪製一條曲線一般曲線繪製符號形曲線繪製同一圖窗中繪製多條曲線三維例題繪圖圖像保存自動保存手動保存方法一方法二方法三常用的作圖函數命令 figure()----創建新圖窗； s

2020-03-25 07:34:36

Github或GitLab上如何更新自己Fork的庫，利用Fork庫進行開發的整個流程在實際的項目開發中我們經常會通過Fork項目庫到自己的git倉庫，減少對項目庫的直接操作。流程腦圖爲：步驟： 1.從原庫Fo

2020-03-12 00:34:46

function myInterP(path,outpath) %path 存放所有插值前文件的目錄 %outpath 存放所有插值後文件的目錄 namelist = dir([path,'*.txt']); %獲取每個文件

2019-08-28 14:42:08

函數主要作用，將分類結果中’w’轉換成1，'N1’轉換成2，'N2’轉換成3，'N3’轉換成4，'REM’轉換成5. %分類結果字符形式轉換成數字形式，以便於作圖 function Y = StrR2NumR(X) Stage

2019-08-25 14:45:19

利用MATLAB作圖時，一些常用的函數命令：、 figure()----創建新圖窗； subplot(121)-----創建子圖，12表示創建的子圖爲1行2列排列，1表示其中第一幅子圖； xlim,ylim----橫縱座標的範圍；

2019-08-25 14:45:18

一．波類型 1 .α 波頻率：每秒8～13Hz。振幅：20～100μV。出現狀態：正常安靜、清醒閉目思考問題時出現。睜開眼睛或者接受其它刺激時會消失。 2.β 波頻率：每秒14～30Hz。振幅：5～20μV。出現狀態：

2019-08-25 14:45:18

關於空值的處理，可以參考另一篇博文：https://blog.csdn.net/xq_520/article/details/89284949 %%%%% 此函數用來處理數據中的0值，主要的處理方法爲：利用0值的前一個非0值替代0

2019-08-25 14:45:18