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腦電信號處理與特征提取——5.頻譜分析和時頻分析（張治國）

2年前作者：我行我素，向往自由分類：Toy博客閱讀(17)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了腦電信號處理與特征提取——5.頻譜分析和時頻分析（張治國）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

目錄

五、頻譜分析和時頻分析

5.1 頻譜估計

5.1.1?基本概念

5.1.2 頻譜估計方法：周期圖

5.1.3 頻譜估計方法：Welch法

5.1.4 頻譜估計方法的比較

5.1.5 頻譜特征提取?

5.2 時頻分析

5.2.1 短時傅里葉變換

5.2.2 連續(xù)小波變換

5.3 事件相關同步化/去同步化

五、頻譜分析和時頻分析

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靜息態(tài)腦電：沒有刺激的情況下。任務態(tài)腦電：有刺激、任務。

頻譜分析：不包含時間信息。時頻分析：時間+頻率 聯(lián)合的方式。

5.1 頻譜估計

5.1.1?基本概念

時間序列信號：例如在某通道連續(xù)記錄的腦電信號，可以在時間域中表征為信號幅度（或其他量值）相對于時間的變化，也可以在頻率域中表征為信號功率（或其他量值）沿頻率變化的分布。

頻率：描述振蕩波形在單位時間內周期活動的基本參數。單位是赫茲（HZ），即每秒一個周期。

頻譜：時序信號的功率、幅度或相位等在頻率域沿頻率的分布曲線。

頻譜估計：將時域信號變換到頻域頻譜的估計方法，目的是觀察對應周期的頻率峰值以檢測信號周期性。

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選取采樣率時候一定要選擇最感興趣的頻率的兩倍。

5.1.2 頻譜估計方法：周期圖

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因為超低頻是沒有意義的，但是會削弱其他的波，如右上角圖。所以加個log，然后變成下面的圖。

5.1.3 頻譜估計方法：Welch法

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加窗的目的是：強調中間的信號，忽略掉兩邊的信號。

加窗后，再將每一段的周期圖平均相加。

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可以看出周期圖的方差很大；Welch法波形很突出，能夠得到一個比較平滑的功率譜。?

5.1.4 頻譜估計方法的比較

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5.1.5 頻譜特征提取?

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頻譜量化

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5.2 時頻分析

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5.2.1 短時傅里葉變換

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5.2.2 連續(xù)小波變換

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5.3 事件相關同步化/去同步化

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