一、时域特征提取技术当我们想要研究一个生物信号时，有时从原始信号中获取的信息并不明显。因此，需要提取一些特征来表示信号。可以研究代表信号波形的特征，也可以把信号的样本看作是来自随机源，因此可以得到一个分布，从中提取信息。通过分析它们在这个分布中的统计特性，或者在某些情况下的混沌行为，可以从混沌分形理论中进行测量。下面列出了一些提取原始生物电信号(时域)特征的最流行的方法。1、从波形中提取特征：提取
转载
2024-06-12 15:33:47
348阅读
时频域特征提取可以在时频域提取出待测样本数据多个统计特征值，如小波奇异熵等。旋转机械故障时的振动大多数信号是非平稳信号[23]。减速器关键部件的工作环境通常是复杂且多变的，因此加速度传感器测得的振动信号通常具有非平稳、随时间变化的特点。时域或频域中的传统统计特性通常描述了整个减速器关键部件的运行状态，无法观察非平稳振动信号的频率随时间变化的信息，不能局部分析振动信号，即时间频率分辨率不高。而借助时
转载
2023-11-29 09:47:04
339阅读
## 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
226阅读
点赞
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”
转载
2023-08-23 23:08:45
118阅读
# 如何实现Python时频
## 1.整体流程
首先，让我们来了解一下实现Python时频的整体流程。下面的表格展示了实现过程中的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 读取音频文件 |
| 2 | 将音频文件转换为数字信号 |
| 3 | 使用傅里叶变换进行频谱分析 |
| 4 | 绘制频谱图 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的
原创
2023-10-10 07:26:51
149阅读
时频分析在Python中的实践
时频分析是一种结合时间和频率信息的信号处理方法，广泛应用于信号处理、语音识别和生物医学等领域。时频分析通过将信号在时间和频率域中同时表示，使得我们能够更加直观地观察和分析信号的特性。这篇博文将会以轻松的语气记录下我在Python中实现时频分析的过程。
### 协议背景
在时频分析中，我们通常需要对信号进行预处理、变换和分析。四象限图为我们展示了时频分析的不同策
# 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
时频变换在 Python 中的应用与实现
在信号处理和分析领域，时频变换（Time-Frequency Transform, TFR）是一个重要的技术，能够将信号从时间域转换到频率域，提高信号处理的效率和精确度。随着科技的发展，时频变换的算法和应用逐渐成熟，Python 作为一种流行的科学计算语言，在实现时频变换方面提供了便捷的工具和库。
### 时间轴（技术演进史）
从早期的傅里叶变换到现
在处理时频分析中的短时傅里叶变换（STFT）时，使用 Python 进行实现和调优的过程相对复杂，但通过系统化的步骤可以高效完成。本文将详细记录这一过程，包括必要的环境准备、部署架构、软件安装、依赖管理、配置调优及最后的服务验证。
### 环境预检
确保开发环境符合以下要求：
| 系统要求 | 版本要求 |
|------------------|-----
# 实现 Python wavedec 时频分析指南
在数字信号处理领域，时频分析是一种非常有用的技术。Python 中的 `pywt` 库提供了方便的工具来进行小波变换，特别是 `wavedec` 函数能够分解信号。本文将详细介绍如何使用 `wavedec` 进行时频分析。
## 流程概述
以下是实现的基本步骤：
| 步骤 | 描述
引言目前，我所知道的时频分析方法有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、Wigner-Ville分布(WVD)、经验模态分解（EMD）、集合经验模态分解（EEMD）、补充总体经验模态分解（CEEMD）、完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD） 网页上关于这些时频分析方法的介绍数不胜数，我在查阅的时候每个都看过，觉得应该整理一下分析的比较清楚的链接，方便以后参
转载
2024-02-22 15:51:50
186阅读
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
转载
2024-08-15 17:37:55
22阅读
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
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。一、傅里叶变换
关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。下
# 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
1751阅读
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
转载
2023-09-28 12:27:33
411阅读
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）。 ********************************
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
转载
2023-08-23 22:05:15
34阅读
matlab时频处理工具箱标签： 信号处理与分析目录matlab时频处理工具箱1. 工具箱2.EMD工具箱安装方法3. 时频分析工具箱安装4. adaptive time frequency analysis时频工具箱函数一、信号产生函数：二、噪声产生函数三、模糊函数四、Affine类双核线性时频处理函数五、Cohen类双核线性时频处理函数六、其他处理函数：非平稳信号的时频分析-----Gabor
转载
2024-01-29 23:21:39
319阅读
很多通信工程学生，几乎每天接触时频变换，但通常不知道为什么要时频变换、变换之间的关系，变换产生的图代表什么意义，基于这些问题，我尝试做下梳理：1、为什么要进行时频变换？（1）在频率域能看到很多时域无法直接看到的现象，比如频率分布； 对于确定的信号其时域表示是确定的，我们可以通过傅里叶变换得到其确定的频谱分布； 对于随机信号不能用确定的时间函数表示，我们要想对其探索，只能选取合适的时频变换方式，
转载
2023-10-31 12:53:40
0阅读
