脑电时频图Python 脑电图频谱分析

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”。

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脑电的频谱分析和时频分析

• 内容简介
• 背景
• 频谱估计

• 频谱估计基本概念
• 傅里叶变换
• 频谱分析：细节与注意事项
• 频谱估计方法

• 周期图
• Welch法
• 多窗口法
• 自回归法
• 频谱估计方法的比较

• 频谱特征提取

• 时频估计

• 短时傅里叶变换

• 时频分辨率与窗口选择

• 连续小波变换
• 其他的时频分析方法
• 事件相关同步化/去同步化

• ERS/ERD的检测

• 时频分析方法和参数
• ERS/ERD的基线校正
• ERS/ERD的显示
• ERS/ERP的特征提取
• 视频分析的相位特征

• 总结
• 工具包和代码

内容简介

背景

频谱估计

频谱估计基本概念

傅里叶变换

频谱分析：细节与注意事项

频谱估计方法

周期图

Welch法

多窗口法

自回归法

频谱估计方法的比较

频谱特征提取

时频估计

短时傅里叶变换

时频分辨率与窗口选择

连续小波变换

其他的时频分析方法

事件相关同步化/去同步化

ERS/ERD的检测

去基线，基线时长的选择跟短时傅里叶变换的窗口长度有关，如果窗口长度为200ms，则选择的基线为-300ms到-100ms的信号，-100ms到0ms的信号不要，因为这段时间的信号可能被前一个刺激的响应给污染掉。

时频分析方法和参数

ERS/ERD的基线校正

老师推荐功率比的方法。

ERS/ERD的显示

ERS/ERP的特征提取

视频分析的相位特征

时频分析最好单通道做。

总结

工具包和代码