关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。在每一个数据段上进行常规的频谱估计方法，然后将所有数据段的频谱估计值堆叠在一起，形成在联合时频域上的一个频谱功率分布图。这些步骤包括：选择一个有限长度的窗口函数；从信号的起始点开始，将
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2023-09-28 12:27:33
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# 用Python绘制脑电图时频图的科普文章
随着科学技术的发展，神经科学的研究也在不断深入，脑电图（EEG）作为一种非侵入性脑活动检测方法，受到越来越多的关注。脑电图可以帮助我们理解大脑在不同状态下的活动模式，为临床诊断和基础研究提供了重要的数据支持。本文将介绍如何使用Python绘制脑电图的时频图，并通过代码示例进行说明。
## 脑电图的基本概念
脑电图是通过在头皮上放置电极获取大脑神经
EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神
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2023-08-23 22:05:15
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这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第五个视频资料整理。内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b
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2024-01-04 10:31:21
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## 脑电时频特征分析python
脑电时频特征分析是神经科学领域的一个重要研究方向，通过分析脑电信号在时间和频率上的变化，可以揭示大脑活动的动态特征。借助Python编程语言和相关的库，我们可以对脑电信号进行时频特征分析，并得到有价值的信息。
### 时频特征分析原理
脑电信号是大脑中神经元活动产生的电信号，可以通过电极阵列采集到。时频特征分析是指在时域和频域上对脑电信号进行分析，以揭示大
原创
2024-03-08 06:03:12
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FFT—傅里叶变换，可以将时域信号转为频域进行分析，所用的基函数是弦函数，且各弦函数之间是正交关系，因此比较适合处理平稳信号。对于非平稳信号处理效果就很差。类似的例子如“吉布斯现象”：当一个常数函数，其傅里叶变换是只有一个常数项；但是当该周期函数为一个阶跃函数，突变变换很快的那种，FFT变换就必须要很多频率的弦函数去进行分解；效果也不太好。另外一个缺点是：FFT变换只能得到一个频域上数据的形式，并
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2024-08-15 17:37:55
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letswave教程：脑电数据的时频分析/组平均与统计分析 1 相关概念2 单被试分析2.1 时频分析2.1.1 连续小波变换2.1.2 基准线校正2.1.3 查看结果3 组分析3.1 总体平均3.1.1 降低采样率3.1.2 重命名3.1.3 数据集复制和合并3.1.4 平均3.1.5 查看结果3.2 统计分析3.2.1 假设驱动3.2.2 数据驱动3.2.2.1 逐点T检验 3.2.2.2
前面两篇文章一直在写Epoch，那么Epoch到底是什么东西？ 概念简介：从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs 由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号‘切分’成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段，比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的周期（long epoch）组成，而将数据
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2024-04-13 12:57:04
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用python对航弈生物BCIduino放大器脑电/肌电数据进行滤波及频谱计算（一）这篇稿子介绍如何用pythonmne对fif格式保存的脑电数据进行读取和简单的滤波，并用numpy对上述数据进行FFT分析，绘制相应的图像。本稿不涉及BCIduino数据如何保存，关于数据如何保存会在之后的文章给出。本稿先给出一个已经保存好的.fif格式的BCIduino肌电数据，数据保存了大约40s的肌电信号，信
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2023-11-23 13:16:02
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本篇文章主要是在阅读了论文之后，自己做一个总结。《Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Neural Networks》《研究基于脑电图的深度神经网络情感识别的关键频带和通道》Abstract为了调查研究关键频带和通道，文章介绍了“深度信念网络”
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2023-08-23 23:08:45
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脑电信号的时频图绘制是信号处理中的一个重要应用，特别是在神经科学和医学领域。时频图能够提供脑电信号随时间变化的频率信息，从而帮助我们更好地理解脑电活动的动态特性。接下来，我将详细介绍在 Python 中绘制脑电信号时频图的过程。
## 协议背景
脑电图（EEG）是测量脑电活动的重要手段，通过在头皮上放置电极来记录神经元的电信号。近年来，随着计算机技术的发展，使用不同的信号处理技术（如短时傅里叶
# 时频图的应用与实现：Python的分析工具
在信号处理和时间序列分析中，时频图是一个非常重要的工具。它能够帮助我们分析信号在时间和频率上的分布，提供更丰富的信息。那么，如何使用Python绘制时频图呢？在本文中，我们将介绍时频图的基本概念，并给出一个简单的实现示例。
## 什么是时频图？
时频图是将信号的时间信息与频率信息结合在一起的图形表示。常用的时频图有短时傅里叶变换（STFT）、小
前言：一、傅里叶变换的机理一个能量无限的正弦信号和源信号乘积并求和得到某个频率下的系数，随着频率的增加，正弦信号改变，再次求得系数，依次构成了频谱图傅里叶级数及傅里叶变换 傅里叶级数及傅里叶变换 https://wenku.baidu.com/view/b167af4acf84b9d528ea7a85.html（关于信号调制）频率随时间变化-非平稳信号平稳信号：瞬时幅度和瞬时频
## 如何实现脑电特征图（EEG Feature Map）使用Python
在当今快速发展的科技环境中，脑电图（EEG）数据的分析变得尤为重要。本文将指导你如何使用Python实现脑电特征图的生成。我们将通过一个简单的流程来实现这一目标。以下是我们将要进行的步骤：
### 项目流程概述
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
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# Python中时频图的实现
## 1. 概述
在Python中，实现时频图可以使用Matplotlib库和Numpy库。时频图是一种将时间和频率信息结合起来的可视化方式，通常用于分析信号的频域特征。
本文将介绍如何使用Python实现时频图，并提供详细的代码示例和解释。
## 2. 实现步骤
下面是实现时频图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-09-27 04:42:02
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心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效。适当的心理负荷量可以提高工作效率。但是，沉重的脑力劳动会降低人类的记忆力，反应能力和操作能力。由于某些职业的脑力劳动量很大，例如飞行员，士兵，机组人员和外科医生，沉重的脑力劳动会导致严重的后果。因此，心理负荷量评估仍然是一个重要的课题。 近年来，基于脑电图的脑力负荷评估取得了重要成就。但是，出色的结果通常集中于在同一天完成单一心理任务的单个被试。这些方法在实
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2024-06-04 16:20:48
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点解 ：时域 频域 频谱图的物理意义： 频域 是 时域的倒数。 横坐标是频率，纵坐标是振幅， 频谱图可以用来表示声音频率与能量的关系，就像一个声音一般由各种不同频率声音信号组成，每个频率的信号幅值都不一样，就形成了频谱图，一个频谱图就可以表示一个复合信号（例如声音）。 ********************************
目录绘制脑电头皮图第一步：加载通道位置信息文件第二步：点击"Read locations"按钮，并选择通道位置文件:第三步：可视化通道位置一般要绘制2D或3D的脑电头皮图，或者估计数据成分的源位置，必须要保证EEG数据集中包含记录电极头皮位置信息的文件。绘制脑电头皮图第一步：加载通道位置信息文件在eeglab plot界面上进行如下操作：Edit > Channel locations.如果
# Python脑电地形图实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现脑电地形图。脑电地形图是一种用于可视化脑电信号的方法，它可以帮助我们了解脑电信号的分布和活动情况。在实现过程中，我们将使用一些常用的Python库和工具来处理数据和绘制图形。
## 2. 实现步骤
下面是实现脑电地形图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-25 08:21:06
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# Python 与脑电地形图（EEG Topography）
脑电图（Electroencephalogram, EEG）是一种常用的技术用于记录脑电波活动，从而帮助我们理解大脑的工作状态。脑电图可以通过电极在头皮表面捕获脑电信号，以此监测精神状态、癫痫发作和其他神经系统病症等。而脑电地形图（EEG Topography）则是通过可视化方式展示这些电活动的空间分布，有助于分析和理解大脑在不同状
