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;
时间: 2024-04-07 10:29:21 浏览: 11
这段代码的作用是对EEG信号进行FFT,并计算两个通道之间的互功率谱密度(cross-power spectral density)。其中,N表示EEG数据点数,SampleRate表示采样率,NFFT表示FFT的点数,Freq表示频率范围。第一个嵌套循环用于遍历每个通道和每个时段,计算每个通道和每个时段的FFT。第二个嵌套循环用于遍历每一对通道,计算它们之间的互功率谱密度。具体而言,首先提取出两个通道的FFT结果fx和fy,然后分别计算它们的功率谱密度Pxx和Pyy,并计算它们的互功率谱密度Pxy。最后,将所有时段上的Pxx和Pyy取平均,得到MeanPx和MeanPy。
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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。
for jchan=147:length(EEG.chanlocs) % EEG.chanlocs(jchan).labels=EEG.chanlocs(jchan).labels([1 3:end]); % EEG.chanlocs(jchan).labels=['c' EEG.chanlocs(jchan).labels]; % end
这段代码是一个循环,从索引 `147` 开始遍历 `EEG.chanlocs` 数组的元素。
在循环中,首先将 `EEG.chanlocs(jchan).labels` 的值修改为去掉第一个字符后的子字符串。这是通过使用索引操作符 `[1 3:end]` 来实现的,它将删除字符串中的第二个字符。
接下来,将修改后的字符串与字符 `'c'` 连接起来,并将结果赋值给 `EEG.chanlocs(jchan).labels`。这将在原始标签前添加字符 `'c'`。
以下是修复后的代码:
```matlab
for jchan = 147:length(EEG.chanlocs)
EEG.chanlocs(jchan).labels = EEG.chanlocs(jchan).labels([1 3:end]);
EEG.chanlocs(jchan).labels = ['c' EEG.chanlocs(jchan).labels];
end
```
请注意,这只是对给定代码段的解释和修复。如果您遇到其他问题,请检查代码的其他部分以及数据的有效性。希望对您有所帮助!