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表面肌电FFT分析的终极指南
来源:delsys表面肌电脑电分析系统_EMG_EEG_人因工程 | 发布时间:2022/10/24 19:57:33 | 浏览次数:

FFT分析的终极指南

在OpenBCI GUI和Matlab中

这是OpenBCI和Matlab中FFT的终极指南!!

您可能想知道FFT是什么意思,您可能想使用它的一些值

在GUI中,但不知道在何处以及如何重新实现

从GUI到Matlab的漂亮FFT供将来使用…

从入门级到高级,希望您能在这里找到所需的一切处理后的信号(稍后在高级部分中解释),FFT的结果为

在dB空间中随时间平滑。

那么,如何读取给定的振幅谱?例如,如果您看到

给定如下图所示的FFT振幅谱,您可以在

大约12Hz,大约0.87uV。这意味着原始信号是

主要由以大约12Hz振动的正弦波组成-

0.87V至+0.87V。

实际上,原始信号是振幅为1.0V、频率为12Hz的正弦波

在浏览器中打开PRO版本您是开发人员吗?试用HTML转PDF API频率当采样数据不是

具有足够的代表性,那么FFT将假定较小的振幅扩展

并降低峰值振幅。

这种现象称为频谱泄漏。

为了处理频谱泄漏,引入了窗口函数。图像

下面显示了理想的傅里叶变换、无窗FFT和FFT

在应用hamming窗口之后。你可以看到,虽然峰值振幅是

在加窗之后,频谱泄漏被减少。(更好

如果应用能量补偿)

随着时间的推移变得平滑?

由于EEG数据buff通常每1/5秒刷新一次,FFT计算

也每1/5秒更新一次最新数据集。然后将FFT值平滑化

当前FFT值和最后FFT值之间的dB间隔。光滑的

然后使用0-1之间的因子。该系数表示前一项的权重

一组FFT值,因此因子越高,FFT将越平滑。

钥匙:

1-1该峰值的频率约为10Hz,振幅约为2

uV。

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1-2因为采样率意味着一秒钟内有多少个数据点

必修的。在这种情况下,两个相邻数据点之间的时间跨度为1/250秒。

长度为256的FFT计算256个数据点。因此,256

数据点是256*1/250s=1.024s=1024ms。

1-3因为0Hz是第0个音箱的中心频率,250Hz是中心频率

第256个二进制的频率,第25个二进制的中心频率将为25*250/256

=24.41赫兹。由于20 Hz的可能指数为20*256/250=20.48,因此应

属于第20个箱子。(第20个仓的中心频率为19.53

第21个仓的频率为20.5,两个仓之间的边界为19.53+20.5=

20.015Hz,因此20Hz落在第20个箱的右半部分)。

1-4减小了频谱泄漏的影响。

1-5它通常每1/5秒刷新一次。使打印更平滑

期望平滑因子,例如0.9。

2级(中级):在GUI中使用FFT

下面的任务是本节的目标。如果你能回答所有问题,

您可以跳过这一节,继续下一节。

//-------开始任务#2-------

任务2-1:起点

在GUI中方便地放置您自己的FFT代码?

任务2-2:阿尔法峰

如何编写一段代码来查找峰值频率(峰值频率)

α带,如果α带定义为7-13 Hz?

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任务2-3:信息流

从原始EEG数据到最终平滑FFT的过程是什么

?

//-------任务#2结束------

在GUI中设置代码:

OpenBCI GUI使用Minim库来计算FFT。

Nfft登记FFT的长度,fftBuff[]保存最近的FFT数据

从每个通道。

OpenBCI板的采样率可以通过调用

openBCI.get_fs_Hz()。Minim要求此采样率转换bin

索引为中心频率。

然后指定Hamming窗口进行FFT计算(以减少频谱

泄漏)。

如果你想用FFT创造一些有趣的东西,你的出发点是

下面的代码主干。您可以在以下位置搜索FFT_freq_Hz

检查OpenBCI GUI中的“所有选项卡”。

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外部循环通过所有可用通道,内部循环通过

通过所有有效的FFT箱。

fftData(与fftBuff相同)持有nchan的单边振幅谱

并且每个信道具有L/2+1个FFT箱。此数量的垃圾箱

可以通过Minim提供的.specSize()函数访问。

然后在循环中,这两个值就是您需要的值:

fftData[Ichan]。indexToFreq(Ibin)是Minim库中的一个函数。它又回来了

通过查找其索引来确定FFT箱的中心频率(FFT图中的x值)。

fftData[Ichan]。getBand(Ibin)是Minim库中的一个函数。它返回

FFT箱的振幅(uV)。

钥匙:

2-1下载OpenBCI GUI的副本。打开编辑->查找,选中“全部”

tabs”,输入“FFT_freq_Hz”。你应该能够找到所需的

密码

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2-2代码样本(绿线为

1级(初学者):理解FFT图

下面的任务是本节的目标。如果你能回答所有问题,

您可以跳过这一节,继续下一节。任务1-1:阅读情节

如果阿尔法频带定义为7–13Hz之间的频带,则可以看到

发布时间:2016年8月3日

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在下面的图像中,该带中的峰值。那么频率是多少

这个峰值的振幅?这是什么意思?

任务1-2:采样率和时间跨度

如果FFT的长度为256,采样率为250Hz。有多少

它计算的数据是多少毫秒?

任务1-3:垃圾箱的中心频率和索引

如果FFT的长度为256,采样率为250Hz。如果箱子的索引

从0开始,那么第25个bin的中心频率是多少?索引是什么

20Hz属于哪个箱子?

任务1-4:窗口功能

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使用窗口函数有什么好处?

任务1-5:缓冲区刷新和平滑因子

FFT缓冲区通常刷新自己的速度有多快?如果FFT的默认值

GUI中的平滑因子为0.75,并且您希望FFT绘图为偶数

在时间上更平滑,您应该选择更高还是更低的值?

//------–任务#1结束------

首先,为什么要FFT?

众所周知,脑电波有时会表现出一些有节奏的行为。

例如,当一个健康的人闭上眼睛时

脑波将显示一种节奏模式,每秒振动7-13次,并且

这种模式被称为阿尔法波。由于此特征与频率相关,因此FFT

可用于容易地显示频率分量

α活性。

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阿尔法活动(您可以在两个相邻条之间计数大约10个峰值,即。

1秒内10次循环)

什么是FFT?

快速傅里叶变换(FFT)是一个非常强大的工具,可以揭示

即使当信号受到噪声影响时。

FFT起源于傅里叶变换(FT),一种数学方法

通过将任何周期信号分解为

正弦和余弦波的组合。为了适应数字信号

提出了傅立叶变换的版本,并命名为离散傅立叶

变换(DFT)。为了更有效地计算DFT,一种更快的算法是

开发了FFT。

从《金融时报》开始,下面是一个动画(来自维基百科),说明了它是如何做到的

作品你可以看到方波信号被分解成正弦和余弦

不同频率(频率分量)的波,以及每个频率

分量有一个特定的振幅(和相位,尽管我们不会详细说明

这)。动画中的蓝色图形称为振幅谱。

它显示了不同频率下的振幅,其中水平轴

纵轴表示振幅。

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实际上,由于计算机无法处理连续信号

原始信号被采样成一组离散数据点

采样时间。采样速度称为采样率。例如

我们的大多数电路板使用250Hz的采样率,这意味着250个数据点将

并且两个相邻数据点之间的间隔将

采样过程如下所示。

由于原始数据是离散的,FFT的输出也将是一组

离散数据点,如下图所示。如果FFT取L采样

采样率为Fs的数据点(称为length-L FFT),然后生成L

数据点或L个频率区间,其中第i个区间(i从0开始)具有

中心频率为i*Fs/L,并且在频谱中与Fs/L一样宽。通常为L

是二的幂。由于原始FFT振幅谱是对称的

然后折叠成单边谱以揭示真实振幅。新的

频谱的频率范围为0~Fs/2,从

第0个至第L/2个垃圾箱,总共覆盖L/2+1个垃圾箱。

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如何在OpenBCI GUI中读取FFT图?

在GUI中,我们看到的FFT图基本上是FFT振幅谱

 
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