脑电信号处理与特征提取——5.频谱分析和时频分析(张治国)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了脑电信号处理与特征提取——5.频谱分析和时频分析(张治国)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

五、频谱分析和时频分析

5.1 频谱估计

5.1.1 基本概念

5.1.2 频谱估计方法:周期图

5.1.3 频谱估计方法:Welch法

5.1.4 频谱估计方法的比较

5.1.5 频谱特征提取 

5.2 时频分析

5.2.1 短时傅里叶变换

5.2.2 连续小波变换

5.3 事件相关同步化/去同步化


五、频谱分析和时频分析

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静息态脑电:没有刺激的情况下。任务态脑电:有刺激、任务。

频谱分析:不包含时间信息。时频分析:时间+频率 联合的方式。

5.1 频谱估计

5.1.1 基本概念

时间序列信号:例如在某通道连续记录的脑电信号,可以在时间域中表征为信号幅度(或其他量值)相对于时间的变化,也可以在频率域中表征为信号功率(或其他量值)沿频率变化的分布。

频率:描述振荡波形在单位时间内周期活动的基本参数。单位是赫兹(HZ),即每秒一个周期。

频谱:时序信号的功率、幅度或相位等在频率域沿频率的分布曲线。

频谱估计:将时域信号变换到频域频谱的估计方法,目的是观察对应周期的频率峰值以检测信号周期性。

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选取采样率时候一定要选择最感兴趣的频率的两倍。

5.1.2 频谱估计方法:周期图

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因为超低频是没有意义的,但是会削弱其他的波,如右上角图。所以加个log,然后变成下面的图。

5.1.3 频谱估计方法:Welch法

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加窗的目的是:强调中间的信号,忽略掉两边的信号。

加窗后,再将每一段的周期图平均相加。

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可以看出周期图的方差很大;Welch法波形很突出,能够得到一个比较平滑的功率谱。 

5.1.4 频谱估计方法的比较

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5.1.5 频谱特征提取 

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频谱量化

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5.2 时频分析

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5.2.1 短时傅里叶变换

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5.2.2 连续小波变换

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5.3 事件相关同步化/去同步化

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