curry7软件对脑电信号进行频域分析（对信号的频域分析有什么意义）

本文目录

• 对信号的频域分析有什么意义
• 脑电数据的时频分析
• 脑叶公司870伐码怎么用
• curry8保存cnt的数据
• labview对某一段的时域信号进行频域分析，比如我只想对图中19秒到24秒的时域信号进行频域分析
• 要在网页上对信号做出时域频域分析，具体用到什么技术，怎么实现
• 信号与线性系统综合实验 一、实验目的 1、掌握连续时间信号与系统的时域、频域综合分析方法；

对信号的频域分析有什么意义

对信号进行时域分析时，有时一些信号的时域参数相同，但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化，还与频率、相位等信息有关，这就需要进一步分析信号的频率结构，并在频率域中对信号进行描述。动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。

脑电数据的时频分析

为了厘清思路，全文将按照如下三部曲进行简单开展。

首先，时频分析是什么？ 其次，为什么要有时频分析？ 最后，如何进行时频分析？

如果你了解过一点脑电的话，那一定听说过ERP这个词，也就是事件相关电位。也可能听说过诸如 P300、N170、P1这样的成分。比如说，P300 顾名思义是在事件相关刺激300-400ms出现的正电位，主要位于中央皮层区域，其峰值大约出现在事件发生后300ms。

所谓的时频分析，简单从字面上来理解就是在时间和频率的范围内进行的分析，所以它既包含时间信息又包含频域信息。在文献中看到的time-frequency ****ysis 就是时频分析，大概是下图一样： 首先横坐标是时间轴；纵坐标是频率轴；图中的颜色代表power的强弱。 这样的设置就可以在一张图上同时涵盖时间、频率和power三个方面的信息了。

上面也提到， 对于信号来说，仅仅是从时间上进行分析并不足以完整地描述其特征，可能会丢失信息。 同理，如果仅仅从频率上进行分析也不丢失时间上的信息。单一维度的时间或者频率都不能有效概括整个信号特征，所以，就出现了时频分析。

这也是时频分析出现的一个最主要的原因。 接下来就有另外一个重要问题出现了：什么样的数据不能简单从时间或者频率上进行单维度分析呢？

这就是非稳态数据。 非稳态的意思是说频率随着时间会有很明显的改变。比如说，下图中信号一开始是快波，后来又变成了慢波，接着频率又开始增快。由此，它的频率也是不稳定的，是随着时间的变化而变化的，这样的数据就是一种非稳态的数据。

这种非稳态数据如果只是进行时间上的分析，就会丢失频率改变的信息；如果只是进行频率分析，又会丢失随着时间会发生改变的信息。因此，想要全面描述，即，获得信号随着时间的改变，其频域上也有所改变这样的特征，就需要既有时间，又有频域，也就是需要进行时频分析了。

在脑电数据中，非稳态数据的典型代表就是ERD和ERS了。 ERD指的是事件相关去同步化 event-related dcsynchronizafion； ERS指的是时间相关同步化 event-related synchronizafion。 在具体介绍这两个概念时，其实也就说明了，为什么说非稳态数据的典型代表就是ERD和ERS。 ERD/ERS：在事件相关实验中，感觉刺激或认知任务可在一定频段内增加或减少脑电图节律性活动，这些事件相关频谱变化称为事件相关同步/(去)同步。 如下图所示，ERD实际上就是在刺激出现前振荡强；在刺激出现后振荡弱，或随后又恢复。

而ERS恰好相反，实际上就是在刺激出现前振荡弱；在刺激出现后振荡强，或随后又恢复。

这两种数据其实最大的特征就是锁时非锁相。 锁时锁相这个词最常出现在ERP中，这也是分析ERP的一个非常重要的基础。锁时锁相简单说就是在特定时刻出现特定的同样形状的波形，它们的相位是相同的。因此，这样的特点也被用来在叠加平均中消除无关噪音。 假设所有的无用噪音是完全随机的，有用的成分是锁时锁相的，因此，把所有的被试的波形都进行叠加，随机噪音相互抵消，最终只会留下有用的部分。 但是，对于锁时非锁相数据来说，虽然锁时，在特定时间内会出现；但是非锁相，相位不同，这样在进行叠加时，有用的部分就会被抵消。 所以，这样的数据是不可以进行时域上的分析的，叠加时会消除这部分的特征。这时就需要进行时频分析。

时频分析就是时间+频域上的分析。简单来说，可以通过一个维度上的结果加上另一个维度上的结果表示。 因为频域上的结果需要进行傅里叶变换才能将信号从时间范围变化为频域范围，所以要想再加上时间信息，就可以选择给数据加窗。 在一段数据上加上窗口，对每个窗口上的这一段数据进行傅里叶变换，这样就可以求得这部分时间上的频域信息了，也保留了这段数据的时间信息（即窗口）。 当窗口在时间轴上移动时，就可以按照不同的时间把这段数据分割成不同的窗口，对每个窗口都进行傅里叶变换，这样就会有很多个时间窗口上的频域信息了，再将这些求得的若干窗口上的频域信息按照时间顺序拼接起来就可以得到时间和频域上的信息了，这就是时频图了。

窗口有很多种加法，有很多种算法。添加窗口时一定要得当，也就是说，窗口不能太大或者太小。过大会减少时间上的精度，过小则会影响数据点的个数，进而影响傅里叶变换后频域上的精度。 这也就是说，窗口实际上是很大程度上受制于波形的影响。如果是慢波，窗口就要大一点；如果是快波，窗口就要小一点。

也因为窗口长度不好确定这一点，还有另外一种计算方式是小波变换。 小波变换是一种自适应的方式，根据周期调节窗口的大小。如果周期大（慢波，频率低），窗口就大一点，如果周期小（快波，频率高），窗口就小一点。 也就是说，在一段数据上不在固定时间窗口，而是通过小波变换的方式选择，进而将时间和频域上的信息综合起来。 小波变换也不是全能的，这种算法对低频段的数据表现并不是很好。

脑叶公司870伐码怎么用

1 脑叶公司870伐码是用于脑电波信号处理的软件工具。2 870伐码可以用于脑电信号的滤波、时域分析、频域分析等多种处理方式，可以有效地提取脑电信号中的信息。3 如果要使用870伐码进行脑电信号处理，需要先了解脑电信号的基本知识和相关处理方法，然后根据具体的应用需求，选择合适的处理方法和参数进行处理。4 此外，870伐码还有一些高级功能，如频域联合估计、时间频率分析等，可以进一步提高脑电信号的处理效果和精度。总之，脑叶公司870伐码是一款非常实用的脑电信号处理工具，可以帮助研究者更好地分析和理解脑电信号。

curry8保存cnt的数据

EEGLAB是一款基于matlab构建的功能十分强大的用于分析脑电信号的开源工具箱，在对脑电信号进行初步处理的过程中可以借助该工具箱进行处理，快速分析并查看信号的相关特性。问题引入： EEGLAB提供了多种不同类型的数据输入，包括常见的.mat数据文件，但是该类型的数据文件导入之后，还需要为其添加电极位置信息（如果不添加电极位置信息的话，就无法进行绘制脑电地形图等操作），当然EEGLAB自身也提供了一些常见的电极位置文件，可以通过：Edit→Channel locati***，进行选择，如下图调整路径，到eeglab的安装目录下选择位置文件：eeglab14_1_1b\sample_locs问题描述： 某些时候这些电极位置并不符合实际过程中我们所设计的实验方案。在用Curry8采集脑电数据后，相关电极位置信息已经保存在.dpa文件内了，此时如果直接采用EEGLAB读入该数据文件.cdt和配置文件.dpa，则有关电极位置等信息就可自动读入eeglab，我们也就不再需要手动为其添加电极信息了。解决方法： EEGLAB默认支持的数据载入类型中没有.cdt文件，因此需要为其添加一个扩展功能模块以支持读入由Curry8产生的.cdt数据文件。管理EEGLAB的扩展模块：File→Manage EEGLAB extensi***→Data import extensi***（另Data processing extensi***包含有关信号处理的扩展模块），选择安装loadcurry，安装完成后，eeglab会自动重新启动之后在选择File→Import data→Using EEGLAB functi*** and plugins→From Neuroscan Curry files就可载入.cdt文件，并且自动载入电极配置文件。

labview对某一段的时域信号进行频域分析，比如我只想对图中19秒到24秒的时域信号进行频域分析

【问题解答】 1.信号的时域分析。是指直接在时间域内对系统动态过程进行研究的方法。 详细介绍 2.信号频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。 详细介绍 3.信号的时域分析和频域分析方法： 时域与频域变换用傅里叶变换或拉普拉斯变换 常用的分析方法为：画伯德图（波特图），根据波特图可以知道信号幅值的变化和相位的延迟，例如在某个频率范围内，信号幅值特性曲线的斜率为-20dB/十倍频，说明信号频率每增加已被，幅值-3dB。这个分析方法是针对频域的，时域分析通过微分方程（结合初始条件）来分析，直接以时间为横坐标作图啊，或者，找出过振荡、振荡及临界状态，一般都转换成频域来分析。

要在网页上对信号做出时域频域分析，具体用到什么技术，怎么实现

推荐用MATLAB软件进行分析，MATLAB有专门的信号处理工具箱，时域分析，复频域分析都能做。可以把采集到的数据输入MATLAB，让软件进行分析，然后把结果输出，至于怎么用无线传输到服务器上，那是通讯的问题，我就不懂了。

信号与线性系统综合实验 一、实验目的 1、掌握连续时间信号与系统的时域、频域综合分析方法；

二、实验内容1、构建一个包含若干个不同频率分量的周期连续信号（各分量频率自定）f(t)，截取该信号的不同长度（注意截取长度应不小于最低频率分量的一个周期），分别用Matlab软件分析所截取信号的频谱（用数值方法画出频谱图，含幅度频谱和相位频谱）。需注