MATLAB的答案

我怎么能想象为频率范围0 - 70.87赫兹频率?(EEG_1 = 3.8088)

3视图(30天)
nazmican
nazmican 2022年12月22日
评论道: 马修•诺伊 2023年1月31日
Nbin = ?;
f = ?;%的频率分辨率
EEG_1Spec = ?;
图;
次要情节(2,1,1);
茎(EEG_1Spec);
情节(EEG_1Spec);
标题(“EEG_1Spec”);
包含(“时间(s)”);
ylabel (“振幅(microV)”);
次要情节(2,1,2);
VEPconvAveSpec = fft (?);
茎(VEPconvAveSpec);
情节(VEPconvAveSpec);
标题(“VEPconvAveSpec”);
包含(“时间(s)”);
ylabel (“振幅(microV)”);

在回答这个问题。

答案(2)

拉博拉Eryilmaz
拉博拉Eryilmaz 2022年12月22日
编辑:拉博拉Eryilmaz 2022年12月22日
跑:
负载(“VEPdata1.mat”)
次要情节(211)
情节(EEGdata)
次要情节(212)
pspectrum (EEGdata fs)
甘氨胆酸ax =;
斧子。XLim = 0.072 [0];
1评论
nazmican
nazmican 2022年12月22日
%负载VEPdata.1之前
%我试试这个代码
Nbin =长度(t);
df = fs / N;%的频率分辨率
EEG_1Spec = 0:70.87;
图;
次要情节(2,1,1);
茎(EEG_1Spec);
情节(EEG_1Spec);
标题(“EEG_1Spec”);
包含(频率(赫兹));
ylabel(振幅(microV));
次要情节(2,1,2);
VEPconvAveSpec = fft (127);
茎(VEPconvAveSpec);
情节(VEPconvAveSpec);
标题(“VEPconvAveSpec”);
包含(频率(赫兹));
ylabel(振幅(microV));

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马修•诺伊
马修•诺伊 2022年12月23日
你好
试试这个
这段代码分割整个信号chuncks NFFT长度小,做fft和平均频谱
如果你感兴趣的只有70赫兹,然后你可以downsample毁掉你从2000到200赫兹的信号
NFFT的选择取决于细频率之间的最重要的决议(高NFFT)或更多的平均值来减少噪声影响(低NFFT);在这里我认为最优值NFFT位于1000年和2000年之间
现在的峰值频谱显得更加独特与我们有一个很好的频率分辨率相当数量的平均水平
%显示频率范围
流= 0;
fhigh = 71;
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
%负载信号
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
文件名=“VEPdata1.mat”;
data =负载(文件名);
信号= (data.EEGdata) ';
Fs = data . Fs;%采样率是TBD赫兹
dt = 1 / f;
(样品、通道)=大小(信号);
%的时间向量
时间= (0:samples-1) * dt;
% %毁掉(如果需要)
%注:decim = 1将什么也不做(输出=输入)
decim = 10;
如果decim > 1
为ck = 1:渠道
newsignal (:, ck) =毁掉(信号(:,ck) decim);
Fs = Fs / decim;
结束
信号= newsignal;
结束
样品长度=(信号);
时间= (0:samples-1) * 1 / f;
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
% FFT参数
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
NFFT = 1000;%为最大分辨率NFFT =信号长度(但后来平均不可能的)
重叠= 0.75;%将使用重叠只有NFFT小于信号长度
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
%显示1:时域阴谋
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
图(1)中,
情节(时间、信号“b”网格);在
标题([“时间曲线图/ Fs =”num2str (Fs)“赫兹”]);
包含(“时间(s)”);ylabel (“振幅”);
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
%显示2:平均频谱
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %
[频率,spectrum_raw] = myfft_peak(信号,Fs, NFFT重叠);
图(2),图(频率,20 * log10 (spectrum_raw),“b”网格);在
df =频率(2)频率(1);%的频率分辨率
标题([“平均频谱/ Fs =”num2str (Fs)“赫兹/δf =”num2str (df, 3)“赫兹”]);
包含(的频率(赫兹));ylabel (“振幅(dB)”);
xlim([流fhigh]);
函数[freq_vector, fft_spectrum] = myfft_peak(信号,Fs, nfft重叠)
%的FFT频谱峰值信号(例如窦FFT后振幅1 = 0分贝)。
%线性平均
%的信号- - -输入信号,
% Fs -采样频率(赫兹)。
% nfft - FFT窗口大小
%重叠-缓冲重叠的百分比%(介于0和0.95)
(样品、通道)=大小(信号);
%填满信号零是否低于nfft它的长度
如果< nfft样品
s_tmp = 0 (nfft、渠道);
s_tmp((: 1:样品))=信号;
信号= s_tmp;
样品= nfft;
结束
%窗口:汉宁
=汉宁窗(nfft);
窗口=窗口(:);
%计算fft和重叠
抵消=修复((1-Overlap) * nfft);
spectnum = 1 +修复((samples-nfft) /抵消);%的窗户
% %信息等价于:
% noverlap = * nfft重叠;
% spectnum =修复((samples-noverlap) / (nfft-noverlap));%的窗户
%主循环
fft_spectrum = 0;
为我= 1:spectnum
开始=(张)*抵消;
sw =信号((1 +开始):(启动+ nfft):)。*(窗口*的(渠道));
fft_spectrum = fft_spectrum + (abs (fft (sw)) * 4 / nfft);% X = fft (X。*汉宁(N)) * 4 / N;%汉宁只
结束
fft_spectrum = fft_spectrum / spectnum;线性平均比例%
%一个sid fft频谱%选择上半年
如果快速眼动(nfft, 2)% nfft奇怪
选择= (1:(nfft + 1) / 2) ';
其他的
选择= (1:nfft / 2 + 1) ';
结束
:fft_spectrum = fft_spectrum(选择);
freq_vector =(选择- 1)* Fs / nfft;
结束

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