EEG快速傅里叶变换PYTHON代码

以下是一个基于Python的EEG快速傅里叶变换的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成模拟EEG信号
N = 256
T = 1 / 256
t = np.linspace(0, N*T, N)
y = np.sin(5*np.pi*t) + np.sin(10*np.pi*t) + np.sin(20*np.pi*t)

# 进行傅里叶变换
yf = np.fft.fft(y)
xf = np.linspace(0, 1/(2*T), int(N/2))

# 绘制频谱图
plt.plot(xf, 2.0/N * np.abs(yf[:N//2]))
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这个代码生成一个包含三个正弦波的模拟EEG信号，并使用快速傅里叶变换来计算其频谱。最后，它绘制了频谱图，显示了信号中每个频率的振幅。

相关问题

睡眠分期python代码

以下是简单的睡眠分期 Python 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# EEG 信号数据
eeg_data = np.loadtxt("eeg_data.txt")

# 绘制 EEG 数据
plt.plot(eeg_data)
plt.title("Raw EEG")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Voltage (μV)")
plt.show()

# 定义 PSD 函数
def power_spectrum_density(data):
    sampling_rate = 256  # 采样频率
    n = len(data)
    freq = np.fft.fftfreq(n, 1 / sampling_rate)[:n//2]  # 计算频率
    data_fft = np.fft.fft(data)  # 傅里叶变换
    data_psd = (1/(sampling_rate * n) * np.abs(data_fft[:n//2])**2)  # PSD 公式计算功率谱密度
    return freq, data_psd

# 分析睡眠阶段
def sleep_stages(eeg_data):
    alpha_freqs = (8, 13)  # alpha 波频率
    delta_freqs = (0.5, 4)  # delta 波频率
    eeg_power = []
    for i in range(0, len(eeg_data), 256):
        windowed_data = eeg_data[i:i+256]  # 取 1s 数据
        freq, psd = power_spectrum_density(windowed_data)  # PSD 函数计算功率谱密度
        # 计算 alpha & delta 波功率
        alpha_power = np.sum(psd[(freq >= alpha_freqs[0]) & (freq <= alpha_freqs[1])])
        delta_power = np.sum(psd[(freq >= delta_freqs[0]) & (freq <= delta_freqs[1])])
        eeg_power.append([alpha_power, delta_power])
    eeg_power = np.array(eeg_power)
    # 根据 alpha & delta 波功率分配睡眠阶段
    sleep_stages = []
    for alpha, delta in eeg_power:
        if alpha < delta:
            stage = "N3"
        elif alpha > delta:
            stage = "N1"
        else:
            stage = "N2"
        sleep_stages.append(stage)
    return sleep_stages

# 输出睡眠阶段
print(sleep_stages(eeg_data))

说明：

此代码实现了以下功能：

- 加载 EEG 信号数据
- 绘制原始 EEG 数据图像
- 定义 PSD（功率谱密度）函数
- 分析睡眠阶段的 Alpha & Delta 波功率分配
- 根据 Alpha & Delta 波功率分配睡眠阶段
- 输出睡眠阶段

python eeg 功能图连接

用Python连接EEG（脑电图）设备有许多功能。以下是其中几个常见的功能：

1. 数据采集：Python可以通过串口或其他连接方式与EEG设备通信并接收到脑电图数据。可以使用PySerial库来实现与串口的通信，从而获取EEG数据。获取到的数据可以用于后续的分析和处理。

2. 数据预处理：Python提供了丰富的数据处理和分析库，可以对采集到的EEG数据进行预处理。这包括滤波、伪迹去除、噪声消除、时域或频域分析等等。可以使用NumPy、SciPy和Pandas等库来完成这些任务。

3. 数据可视化：Python可以将EEG数据可视化为功能图。使用Matplotlib、Plotly、Seaborn等库，可以绘制波形图、频谱图、瀑布图等，直观显示脑电活动。这有助于分析和理解脑电图数据。

4. 特征提取：Python可以通过特征提取算法从脑电图数据中提取有用的信息。这些特征可能包括频谱能量、频带比、脑电活动的时域和频域特征等等。这些特征可以用于分类、识别脑电活动模式，进一步研究脑电相关问题。

5. 信号处理算法：Python的库提供了许多信号处理算法，可以用于处理EEG数据。例如，可以使用Scipy的滤波器设计与应用函数进行高通、低通、带通等滤波操作。此外，还可以使用各种频谱分析方法（如傅里叶变换、小波变换等）对EEG数据进行分析。

总之，Python是一个功能强大的编程语言，提供了各种库和工具，可以帮助我们连接EEG设备并进行数据处理、分析和可视化。这些功能可以用于科学研究、医学诊断、脑机接口等领域。