fft.*conj(fft)
时间: 2023-10-22 16:05:47 浏览: 15
这个表达式实际上是计算一个序列的功率谱密度。其中,fft 表示对序列进行快速傅里叶变换(FFT),conj 表示对 FFT 的结果进行共轭操作。最后将共轭结果和原始序列的 FFT 相乘,就得到了该序列的功率谱密度。具体地,若序列为 x,表达式可写为:
|fft(x)|^2 = fft(x).*conj(fft(x))
其中,|fft(x)| 表示 FFT(x) 的模长,.* 表示矩阵按元素相乘。
相关问题
S1 = fft(s1); S2 = fft(s2); % S = S1 .* conj(S2) = S1 .* conj(S1*exp(1j*delta_w)) = |S1|*exp(-1j*delta_w); % 频域相乘 S = S1 .* conj(S2); % 相位 delta_w_esti = atan(imag(S)./real(S)); 翻译这段代码
这段代码用于对信号进行频域相乘和相位估计。下面是对代码的翻译解释:
```matlab
% 对信号 s1 进行傅里叶变换
S1 = fft(s1);
% 对信号 s2 进行傅里叶变换
S2 = fft(s2);
% 频域相乘
S = S1 .* conj(S2);
% 相位估计
delta_w_esti = atan(imag(S)./real(S));
```
解释:
1. `fft` 函数用于对信号进行傅里叶变换,将时域信号转换为频域信号。
2. `S1` 和 `S2` 分别表示信号 `s1` 和 `s2` 的傅里叶变换结果。
3. `.*` 符号表示进行逐元素乘法,即将 `S1` 中的每个频域元素与 `S2` 中对应位置的共轭值相乘,得到 `S`。
4. `conj` 函数用于计算复数的共轭值。
5. `delta_w_esti` 表示估计得到的相位差,使用 `atan(imag(S)./real(S))` 计算。其中,`imag(S)` 表示 `S` 的虚部,`real(S)` 表示 `S` 的实部。通过计算虚部与实部的比值,可以得到相位差的估计值。
希望这能帮到你!如果有任何进一步的问题,请随时提问。
N = EEG.pnts; SampleRate = EEG.srate; NFFT = 2^nextpow2(N); Freq = SampleRate/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); for chan = 1:size(EEG.data,1) for epochs = 1:size(EEG.data,3) ffts(:,chan,epochs) = fft(squeeze(EEG.data(chan,:,epochs)),NFFT)/N; end end for channel1 = 1:size(EEG.data,1) for channel2 = 1:size(EEG.data,1) fx = squeeze(ffts(:,channel1,:)); Pxx = fx.*conj(fx)/N; MeanPx = mean(Pxx,2); fy = squeeze(ffts(:,channel2,:)); Pyy = fy.*conj(fy)/N; MeanPy = mean(Pyy,2); Pxy = fx.*conj(fy)/N; MeanPxy = mean(Pxy,2); C = (abs(MeanPxy).^2)./(MeanPx.*MeanPy); before_coh(:,channel1,channel2,f) = C; end end帮我把这段代码改成特定频率4-8
好的,你可以尝试以下修改:
```
N = EEG.pnts;
SampleRate = EEG.srate;
NFFT = 2^nextpow2(N);
Freq = SampleRate/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
% 选取4-8Hz的频率范围
freq_range = Freq >= 4 & Freq <= 8;
Freq = Freq(freq_range);
for chan = 1:size(EEG.data,1)
for epochs = 1:size(EEG.data,3)
ffts(:,chan,epochs) = fft(squeeze(EEG.data(chan,:,epochs)),NFFT)/N;
end
end
for channel1 = 1:size(EEG.data,1)
for channel2 = 1:size(EEG.data,1)
fx = squeeze(ffts(freq_range,channel1,:));
Pxx = fx.*conj(fx)/N;
MeanPx = mean(Pxx,2);
fy = squeeze(ffts(freq_range,channel2,:));
Pyy = fy.*conj(fy)/N;
MeanPy = mean(Pyy,2);
Pxy = fx.*conj(fy)/N;
MeanPxy = mean(Pxy,2);
C = (abs(MeanPxy).^2)./(MeanPx.*MeanPy);
% 存储4-8Hz的coherence结果
before_coh(:,channel1,channel2) = C;
end
end
```
这里的修改主要是在选择频率范围这一部分,根据要求选取了4-8Hz的频率范围。然后在循环中只保留了特定频率范围的数据,并且将最后的结果存储在`before_coh`变量中。
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