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基于小波变换的EEG分析的任务书
任务：基于小波变换的EEG分析
背景：脑电图（EEG）是记录脑部神经活动的一种方法。EEG波形具有复杂和多变的特征，预测脑部神经活动需要更高的技术和方法。小波变换是一种非常有用的信号处理工具，因为它能够提取出特定频率范围的信号，对于EEG分析也很常用。
任务描述：
1.收集EEG数据集（可以使用公开数据集），包括记录大量的脑电信号，像头皮电位、神经信号等。
2.学习小波变换的理论知识以及小波变换在EEG分析中的应用，并进行实践训练。
3.对收集到的EEG数据进行小波变换，并分析得到的结果。对比比较使用小波变换前后的EEG数据的精度和准确性。
4.对小波变换得到的结果进行可视化处理，例如绘制频率谱图、时频分析图等等。
5.探讨小波变换在EEG信号处理中的优缺点，以及在不同情况下使用小波变换的适用性和正确性。
6.撰写相关的报告，包括EEG数据预处理、小波变换处理、结果分析等内容，并演示说明脑电图分析的过程和结果。
要求：
1.具备EEG信号处理的基本知识和基本编程技能。
2.熟练掌握小波变换的相关知识和常用算法，并了解主流的小波变换分析软件。
3.精通MATLAB或Python编程语言。
4.参考公开文献工具箱，熟练使用相关的EEG信号处理工具箱，以及小波变换工具箱。
5.对于数据的处理要严谨、规范，能够有效的定位问题并进行解决。
6.对于结果的处理、展示能够达到较高的质量和美观度。
7.撰写完成的报告能够清晰、全面、准确地陈述数据分析的过程、方法及结果。
8.能够遵循学术诚信原则，反对抄袭、剽窃及作弊等不道德行为。
时间安排：
第1周：研究小波变换的原理和应用，并完成相关文献调研。
第2-3周：收集EEG数据集，学习EEG信号预处理和特征提取方法。
第4-5周：学习小波变换在EEG分析中的应用及使用相应的工具实现小波变换。
第6-7周：对EEG数据集进行小波变换处理，并对比分析结果。
第8周：整理分析结果，准备撰写报告。
第9-10周：完成报告的撰写和PPT的制作。
备注：任务书可根据实际情况进行调整和变更。