Freq = SampleRate/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); 得到的值很奇怪是为什么
时间: 2024-03-11 14:45:42 浏览: 22
这里得到的值可能看起来很奇怪,是因为它们表示的是数字信号的频率分量,而不是以Hz为单位的实际频率。因为数字信号的频率范围是从0到采样频率的一半,所以需要将这个范围映射到实际频率范围上。具体的计算方法是将数字信号的频率分量除以采样频率的一半,再乘以采样频率的一半,从而得到以Hz为单位的实际频率。因此,Freq = SampleRate/2*linspace(0,1,NFFT/2+1) 的结果是一个长度为NFFT/2+1的一维向量,表示从0Hz到采样频率的一半之间的所有频率值。
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Freq = SampleRate/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
这段代码的作用是生成一个长度为NFFT/2+1的频率向量Freq,其中NFFT是FFT的点数,SampleRate是采样率。具体来说,linspace(0,1,NFFT/2+1)生成了一个0到1之间等间距的NFFT/2+1个数的向量,然后乘以SampleRate/2,就得到了0到SampleRate/2之间等间距的NFFT/2+1个数的向量。这个向量表示FFT的频率范围,其中最后一个元素是Nyquist频率,即采样率的一半。这个向量通常被用来表示FFT的横坐标,也就是频率轴。
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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