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;

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。