睡眠脑电信号(EEG)的分析对于了解人类睡眠状态和诊断相关睡眠障碍具有重要意义。
项目信息
编号：MOG-35
大小：9.7M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
本研究提出了一种基于小波变换和排列熵的特征提取方法，用于分析和处理睡眠EEG信号。小波变换能够有效捕捉信号的多分辨率特性，而排列熵则用于量化信号的复杂度和非线性动态特性。本文通过实验验证了该方法在区分不同睡眠阶段方面的有效性，实验结果表明，基于小波和排列熵的特征提取方法能够准确识别和分类不同的睡眠状态。该方法为睡眠EEG信号的自动分析和睡眠状态的分类提供了一种有效的工具。
项目文档
Tipps：设计报告PDF格式，直接下载。
– 项目文档：设计报告
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对Main20200518.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 Main20200518.m
图1 (Figure 1: PSD-Welch S1)
分析：这张图显示了使用Welch方法计算的功率谱密度(PSD)，表示频率与信号功率的关系。横轴是频率，单位是赫兹(Hz)，纵轴是功率谱密度，单位是dB。该图用于分析信号在不同频率下的功率分布。
图2 (Figure 2: 原始信号FFT)
分析：该图显示了原始信号的快速傅里叶变换(FFT)结果。横轴是频率，纵轴是幅值。FFT用于将时域信号转换为频域信号，帮助识别信号中的主要频率成分。
图3 (Figure 3: 原始信号与小波包噪声信号对比)
分析：这张图包括两个子图，分别显示了原始信号和小波包去噪信号的对比。上图显示了原始信号和经过小波包分解后得到的噪声信号，下图则单独显示了噪声信号。此图用于分析信号中的噪声成分以及去噪效果。
图4 (Figure 4: 小波包去噪信号FFT)
分析：该图显示了经过小波包去噪处理后的信号的FFT结果。与原始信号相比，这张图展示了去噪后信号在频域的特征变化。
图5 (Figure 5: 各层小波系数分解)
分析：这张图展示了信号经过小波分解后的各层系数，d1到a4分别表示不同频带的分解结果。每一层都表示信号在不同频带的能量分布，便于多分辨率分析。
图6 (Figure 6: PSD-Welch S2)
分析：这张图与图1类似，展示了另一段信号或另一种处理方法下的功率谱密度(PSD)分析结果。用于对比不同信号段或处理方法下的频率特性。
图7 (Figure 7: 原始信号FFT)
分析：这张图类似于图2，显示了原始信号的FFT结果，是不同的信号段或不同的实验条件下的结果。
图8 (Figure 8: 原始信号与小波包噪声信号对比)
分析：这张图类似于图3，展示了不同信号段或不同实验条件下的原始信号与小波包噪声信号的对比。
图9 (Figure 9: 小波包去噪信号FFT)
分析：这张图类似于图4，展示了经过小波包去噪处理后的信号的FFT结果，是不同信号段或实验条件下的结果。
图10 (Figure 10: 各层小波系数分解)
分析：这张图类似于图5，展示了不同信号段或不同实验条件下的信号经过小波分解后的各层系数。用于分析信号在不同频带的能量分布及其随时间的变化。
图31 (Figure 31: 排列熵对比图)
分析：此图展示了不同睡眠阶段（S1, S2, S3, S4, R, W）下的排列熵值。横轴表示不同的睡眠阶段，纵轴表示排列熵值。排列熵用于量化信号的复杂度，图中可以看出不同阶段的复杂度差异。
图32 (Figure 32: A4-mean)
分析：该图展示了不同睡眠阶段在不同时间段（30s, 90s, 150s, 210s）下A4小波系数的平均值（mean）。横轴表示不同的睡眠阶段，纵轴表示A4系数的平均值。这用于分析信号在不同时间段内的能量分布。
图33 (Figure 33: A4-std)
分析：该图展示了不同睡眠阶段在不同时间段（30s, 90s, 150s, 210s）下A4小波系数的标准差（std）。横轴表示不同的睡眠阶段，纵轴表示A4系数的标准差。标准差反映了信号能量的分布变化程度。
图34 (Figure 34: D4-mean)
分析：这张图展示了D4小波系数的平均值在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。类似于A4-mean图，D4-mean图反映了信号在不同频带下的能量分布。
图35 (Figure 35: D4-std)
分析：该图展示了D4小波系数的标准差在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。标准差表示信号在该频带下的能量波动程度。
图36 (Figure 36: D3-mean)
分析：这张图展示了D3小波系数的平均值在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。D3-mean反映了在更高频带下信号的能量分布。
图37 (Figure 37: D3-std)
分析：该图展示了D3小波系数的标准差在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。反映了在更高频带下信号能量的波动情况。
图38 (Figure 38: D2-mean)
分析：这张图展示了D2小波系数的平均值在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。D2-mean反映了在更高频率范围内信号的能量分布。
图39 (Figure 39: D2-std)
分析：该图展示了D2小波系数的标准差在不同睡眠阶段和不同时间段下的变化情况。反映了在最高频带下信号能量的波动情况。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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