本文主要是介绍代码分享|静息态频域各指标的计算,建议收藏,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
大家好,我是茗创科技的工程师周翊,静息态数据在做频域分析的时候常用的指标有四个
实现代码如下:
% 代码由茗创科技工程师 周翊编写 并无偿分享使用 转载注明来源
% 更多需要可加微信了解
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% Written By Yizhou
% Using the code without proper understanding the code and relevant background
% of EEG may lead to confusion, incorrect data analyses,or misinterpretations
% of results.
% The author assumes NO responsibility for inappropriate or incorrect use
% of this code.
% WX:17373158786%频域分析设置
% Fs采样率
Fs = 512;
%分段长度 采样率*分段长度
L = 1024;
%
% 把分段长度变成值最拼接的2的n次冥值,目的是提高运算速度
NFFT = 2^nextpow2(L);
%创建频域列表
f = Fs/2 * linspace(0,1,NFFT/2+1);% 路径设置为预处理的文件夹
anal_path = 'E:\Docu\Work\1_Projects\Rest_8\anal_V2\resting';cd(anal_path);
files = dir([anal_path,filesep,'*.set']);% 新建一个文件夹用于存在静息态指标文件
if ~exist([anal_path,filesep,'fft_result'],'dir')mkdir([anal_path,filesep,'fft_result']);
end
fre_path = [anal_path,filesep,'fft_result'];%%% 频域结果储存路径
cd(fre_path);for sub_No = 1:length(files)setname = files(sub_No).name;EEG = pop_loadset([anal_path, filesep, setname]);%对于所有通道for ii=1:size(EEG.data,1)%对于所有分段for jj=1:size(EEG.data,3)%提取第ii个通道 第jj个分段 所有时间点数据y = squeeze(EEG.data(ii,:,jj));%做FFT变换 求真实幅值----------------------------------指标1:幅值 这个指标使用较少temp = fft(y,NFFT)/ L;fuzhi(jj,:) = 2*abs(temp(1:NFFT/2+1));% 做FFT变换,求功率(uV平方)%-------------------------指标2:功率 使用较多temp = fft(y,NFFT)/L;power(jj,:)=(2*abs(temp(1:NFFT/2+1))).^2; % fft results, in power% 做FFT变换,求功率谱密度(PSD)(单位 uV平方/ Hz)%----指标3:功率谱密度 使用较多temp = 2*abs(fft(y,NFFT)).^2/L/Fs;PSD(jj,:) = temp(1:NFFT/2 + 1);% 做FFT变换,求功率谱密度(PSD)(单位 dB )%----------指标4:% 对指标3做log变换,目的是压缩低频,延展高频最推荐的指标temp = 2*abs(fft(y,NFFT)).^2/L/Fs;DB_PSD(jj,:) = 10*log10(temp(1:NFFT/2+1));end%数据汇总:被试*通道*频率 mean_fuzhi(sub_No ,ii,:) = squeeze(mean(fuzhi,1)); clear fuzhi;mean_power(sub_No ,ii,:) = squeeze(mean(power,1)); clear power;mean_PSD(sub_No ,ii,:) = squeeze(mean(PSD,1)); clear PSD;mean_DB_PSD(sub_No ,ii,:) = squeeze(mean(DB_PSD,1)); clear DB_PSD;end% 保存各个指标end% 保存结果文件到结果文件的路径,四个指标分别保存
save ('fuzhi.mat', 'mean_fuzhi');
save ('power.mat', 'mean_power');
save ('PSD.mat', 'mean_PSD');
save ('DB_PSD.mat', 'mean_DB_PSD');
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