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0. 分享【脑机接口 + 人工智能】的学习之路
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1.2 . 脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-任务态篇】
2.1 . 脑电EEG代码开源分享 【2.预处理-静息态篇】
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3.1 . 脑电EEG代码开源分享 【3.可视化分析-静息态篇】
3.2 . 脑电EEG代码开源分享 【3.可视化分析-任务态篇】
4.1 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时域篇】
4.2 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-频域篇】
4.3 . 脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时频域篇】
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6.1 . 脑电EEG代码开源分享 【6.分类模型-机器学习篇】
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脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时域篇】
- 往期文章
- 一、前言
- 二、特征提取 框架介绍
- 三、代码格式说明
- 三、脑电特征提取 代码
- 3.0 参数设置
- 3.1 标准输入赋值
- 3.2 时域-特征提取
- 3.2.1 过零率 特征
- 3.2.2 标准差 特征
- 3.2.3 近似熵 特征（计算时间较长）
- 3.2.4 样本熵 特征（计算时间较长）
- 3.2.5 AR 特征
- 四、时域 特征提取 - 主体函数代码
- 总结
- To：新想法、鬼点子的道友：
一、前言
本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码，作为EEG数据处理的总结，方便快速搭建处理框架的Baseline，实现自动化、模块插拔化、快速化。本文以任务态（锁时刺激，如快速序列视觉呈现）为例，分享脑电EEG的分析处理方法。
脑电数据分析系列。分为以下6个模块：
- 前置准备
- 数据预处理
- 数据可视化
- 特征提取（特征候选集）
- 特征选择（量化特征择优）
- 分类模型
本文内容：【4. 特征提取-频域篇】
提示：以下为各功能代码详细介绍，若节约阅读时间，请下滑至文末的整合代码
二、特征提取 框架介绍
特征提取作为承上启下的重要阶段，是本系列中篇幅最长的部分。承上，紧接预处理结果和可视化分析，对庞大的原始数据进行凝练，用少量维度指标表征整体数据特点；启下，这些代表性、凝练性的特征指标量化了数据性能，为后续的认知解码、状态监测、神经调控等现实需求提供参考。
特征提取的常用特征域为时域、频域、时频域、空域等。本文特征主要为手动设置的经验特征，大多源于脑科学及认知科学的机制结论，提取的特征具有可解释的解剖、认知、物理含义；也有部分是工程人员的实践发现，在模型性能提升中效果显著。
特征提取的代码框图、流程如下所示：
时域-特征提取的主要功能，分为以下2部分：
- 统计特征：过零率、标准差、能量、差分、AR等
- 熵类特征：近似熵、样本熵、李雅普诺夫指数、混合熵等
统计特征是脑电数据最初的刻画方式，前人认为脑电信号属于信号分析的一种，便引入常用的统计学指标来刻画。统计学指标大家比较熟悉，需要对一定时间窗内的数据统计分析，因此对于长时间的脑电信号更友好。统计学指标大多具有现实含义，如过零率代表信号沿零值翻转频率，标准差表示数据偏离均值程度，差分特征表示离散点间的变化速率等。
近期文献中越来越多使用高阶数特征，例如高阶中心距、高阶远点距等，文献中解释说高阶特征包含丰富脑电信息。本人也应用过高阶特征在分类任务中，确实会提升分类性能，但是存在比较严重的过拟合问题，由于高阶特征的高幂特性导致数值指数级增长 or 降低，无论是否后续归一化都会影响特征分布，建议在开集测试分类中慎用。并且其对应的认知含义还不清，仍期待更多的研究进展。
时域-统计学特征：
时域-熵类特征：
熵类特征在近期成为脑电处理的热门话题，文献中声明的熵类特征均有不错性能，例如近似熵、样本熵、李雅普诺夫指数、混合熵等，本人在研究中也发现部分熵类确实提高准确率，推荐大家尝试。
熵类特征的主要思想在于其非线性，通过e或者log计算获得非线性表现。个人根据e或者log曲线认为，熵类特征通过 拉伸 或 压缩 原特征数值，对原特征产生畸变效果，主要决定因素还是原特征的取值范围。熵类特征依靠经验较难，更推荐大家广撒网的尝试，还要注意是否特征进行归一化和标准化。熵类特征也存在短板，例如计算时间明显长于线形特征，并且熵类特征具体含义细节也需要进一步研究。
三、代码格式说明
本文非锁时任务态（下文以静息态代替）范例为：ADHD患者、正常人群在静息状态下的脑模式分类
- 代码名称：代码命名为Festure_ candidate_xxx (time / freq/ imf/ space)
- 参数设置：预处理结果\采样率\时域是否非线性熵特征（耗时）\频域均分分辨度\imf阶数\space对比通道数及频带范围。
- 输入格式：输入格式承接规范预处理最后一项输出，Proprocess_xxx(预处理最终步骤)_target/nontarget。
- 输出及保存格式：输出格式为试次数*特征个数，按照除空域特征外，按照通道的特征拼接，先为1通道内的所有特征，接着2通道的所有特征。保存文件名称为Festure_candidate_xxx(特征域名称)_target/nontarget。
三、脑电特征提取 代码
提示：代码环境为 matlab 2018
3.0 参数设置
可视化内容可以选择，把希望可视化特征域写在Featute_content 中
- 一次进行10人次的批处理，subject_num = [1;10]
- 特征提取内容： Featute_content = [‘time’,‘freq’,‘time_freq’,‘space’]; 时域、频域、时频域、空域均分析
- 时域特征内容：过零率，标准差、近似熵，样本熵，AR。Featute_time_content = [‘cross_zero’,‘std’,‘apen’,‘sampentropy’,‘ar’];
%% 0.特征候选集-参数设置 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data_path = 'C:\Users\EEG\Desktop\basetest_flod\save_fold\'; svae_path = 'C:\Users\EEG\Desktop\basetest_flod\save_fold\'; subject_num = [1;10]; % Featute_content = ['time\','freq\','time_freq\','space']; Featute_content = ['time\','freq\','time_freq\']; % Featute_time_content = ['cross_zero\','std\','apen\','sampentropy\','ar\']; Featute_time_content = ['cross_zero\','std\','ar\']; disp(['||特征候选集-参数设置||']); disp(['特征域内容: ' , Featute_content]); disp(['时域-候选集: ' , Featute_time_content]);
3.1 标准输入赋值
导入上一步预处理阶段处理后的数据：
%% 1.标准输入赋值 Proprocess_target_file = load([data_path ,'Proprocess_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))]); Proprocess_nontarget_file = load([data_path ,'Proprocess_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))]); stuct_target_name = 'Proprocess_target'; stuct_nontarget_name = 'Proprocess_nontarget'; Proprocess_target_data = Proprocess_target_file.(stuct_target_name).data; Proprocess_nontarget_data = Proprocess_nontarget_file.(stuct_nontarget_name).data; subject_num = Proprocess_target_file.(stuct_target_name).subject_num; fs_down = Proprocess_target_file.(stuct_target_name).fs_down; remain_trial_target = Proprocess_target_file.(stuct_target_name).remain_trial; remain_trial_nontarget = Proprocess_nontarget_file.(stuct_nontarget_name).remain_trial; disp(['目标试次剩余: ' , num2str(remain_trial_target),'||平均： ', num2str(mean(remain_trial_target))]); disp(['非目标试次剩余: ' , num2str(remain_trial_nontarget),'||平均： ', num2str(mean(remain_trial_nontarget))]);
3.2 时域-特征提取
主函数中 调用时域提取函数
主体调用函数Festure_candidate_time
%% 2.时域特征候选集 if contains(Featute_content,'time') disp(['时域特征计算中...']); tic; [Festure_time_target,Festure_time_candidate_num_target]= Festure_candidate_time(Proprocess_target_data,Featute_time_content,remain_trial_target); [Festure_time_nontarget,Festure_time_candidate_num_nontarget]= Festure_candidate_time(Proprocess_nontarget_data,Featute_time_content,remain_trial_nontarget); t_time_candidate_cost = toc; Festure_candidate_time_target = []; Festure_candidate_time_target.data = Festure_time_target; Festure_candidate_time_target.Featute_time_content = Featute_time_content; Festure_candidate_time_target.remain_trial_target = remain_trial_target; Festure_candidate_time_target.Festure_time_candidate_num_target = Festure_time_candidate_num_target; Festure_candidate_time_target.fs_down = fs_down; Festure_candidate_time_nontarget = []; Festure_candidate_time_nontarget.data = Festure_time_nontarget; Festure_candidate_time_nontarget.Featute_time_content = Featute_time_content; Festure_candidate_time_nontarget.remain_trial_nontarget = remain_trial_nontarget; Festure_candidate_time_nontarget.Festure_time_candidate_num_nontarget = Festure_time_candidate_num_nontarget; Festure_candidate_time_nontarget.fs_down = fs_down; disp(['时域特征计算完毕，耗时： ',num2str(t_time_candidate_cost)]); disp(['时域特征保存中...']); save([ svae_path , 'Festure_candidate_time_target_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Festure_candidate_time_target'); save([ svae_path , 'Festure_candidate_time_nontarget_',num2str(subject_num(1,1)),'_',num2str(subject_num(2,1))],'Festure_candidate_time_nontarget'); disp(['时域特征保存完毕']); end
3.2.1 过零率 特征
function [Festure_time,Festure_time_candidate_num]= Festure_candidate_time(Standard_input_data,Featute_time_content,remain_trial) %% 1.cross_zero cross_zero = []; if contains(Featute_time_content,'cross_zero') cross_zero = zeros(sum(remain_trial),size(Standard_input_data{1,1},1)); count_trial = 1; for sub_loop = 1:size(remain_trial,2) for trial_loop = 1:remain_trial(1,sub_loop) cross_zero_channel_temp = zeros(1,size(Standard_input_data{1,1},1)); for channel_loop = 1:size(Standard_input_data{1,1},1) for point_loop = 1:size(Standard_input_data{1,1},2)-1 if Standard_input_data{trial_loop,sub_loop}(channel_loop,point_loop) * Standard_input_data{trial_loop,sub_loop}(channel_loop,point_loop+1)1,1},1)); count_trial = 1; for sub_loop = 1:size(remain_trial,2) for trial_loop = 1:remain_trial(1,sub_loop) std_temp = []; std_temp = std(Standard_input_data{trial_loop,sub_loop}'); fest_std(count_trial,:) = std_temp; count_trial = count_trial+1; end end end
