作者：frostime 主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。 1....正因如此，在研究中经常使用功率谱密度（Power spectral density, PSD）来分析脑电信号的频域特性。 本文简单的演示了对脑电信号提取功率谱密度特征然后分类的基本流程。...功率谱密度理论基础简述 功率谱密度描是对随机变量均方值的量度，是单位频率的平均功率量纲。对功率谱在频域上积分就可以得到信号的平均功率。...通过这种定义方式，函数 可以表征每一个最小极限单位的频率分量所拥有的功率大小，因此我们把 称为功率谱密度。 3. Matlab 中 PSD 函数的使用 功率谱密度的估计方法有很多。...最常用的函数是 pwelch 函数，利用 welch 方法来求 PSD，这也是最推荐使用的。 3.2 参数方法估计 PSD 包括 pconv、pburg、pyulear 等几个方法。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 所谓频谱分析，又称为功率谱分析或者功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）分析，实际就是通过一定方法求解信号的功率power...目前来说，功率谱分析的方法大致可以分为两大类：第一类是经典的功率谱计算方法，第二类是现代功率谱计算方法，如图1所示。 其中第一类经典功率谱分析方法，又可以分为直接法、间接法和改进的直接法。...直接法又称之为周期图法，简单地说，其直接利用信号的傅里叶变换系数的幅度平方来计算信号的功率谱。间接法又称为自相关函数法，其先估算出信号的自相关函数，然后对自相关函数求傅里叶变换从而得到信号的功率谱。...第二类现代功率谱计算方法，又可以分为基于参数建模的功率谱计算和基于非参数建模的功率谱计算。...Welch方法的思路是：先把长度为N的信号分成L段，每段数据长为M，则N=LM；然后把窗函数w加到每段数据上，求出每段数据的功率谱；最后对每段数据的功率谱进行平均，得到整个信号的功率谱。
随机振动(PSD)分析步骤 PSD分析包括如下六个步骤： 1．建造模型； 2．求得模态解； 3．扩展模态； 4．获得谱解； 5．合并模态； 6．观察结果。...下面的选项适用于随机振动： 谱数据 Ø 功率谱密度〔PSD〕类型mand: PSDUNITGUI:Main Menu > Solution > Spectrum > -PSD-Settings 功率谱密度类型可以是位移...Ø 定义功率谱密度—频率二维表mand: PSDFREQ, PSDVALGUI:Main Menu > Solution > Spectrum > -PSD-PSD vs FreqMain Menu>Solution...>Spectrum>-PSD-Graph Tables PSDFEQ和PSDVAL命令是用来定义功率谱密度—频率二维表。...〔PSD〕激励 当指定值1.0时，该节点就施加功率谱密度激励。
能够辨识随机信号能量在频率域的分布,同时也是解决多种工程随机振动问题的主要途径之一.Matlab作为大型数学分析软件,得到了广泛应用,目前已推出7.x的版本.Matlab内建了功能强大的信号处理工具箱.psd...函数是Matlab信号处理工具箱中自功率谱分析的主要内建函数.Matlab在其帮助文件中阐述psd函数时均将输出结果直接称为powerspectrumdensity,也即我们通常所定义的自功率谱.实际上经分析发现...,工程随机振动中功率谱标准定义[1]与Matlab中psd函数算法有所区别,这一点Matlab的帮助文档没有给出清晰解释.因此在使用者如没有详细研究psd函数源程序就直接使用,极易导致概念混淆,得出错误的谱估计....本文详细对比了工程随机振动理论的功率谱定义与Matlab中psd函数计算功率谱的区别,并提出用修正的psd函数计算功率谱的方法,并以一组脉动风压作为随机信号,分别采用原始的psd函数与修正后的psd函数分别对其进行功率谱分析...(5)的方法分别计算功率谱后求平均,即可得到经过平滑处理的原样本的功率谱,这样计算出的平滑谱误差比直接计算要降低很多.另一方面,由于实际工程中随机信号的采样长度是有限的,即采样信号相当于原始信号的截断,
简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。...很多情况下matplot需要配合numpy包一起用，关于numpy包我不打算分开来说，用到的时候提一下就行。...文档 如果不方便或者不高兴看官方教程，其实matplot和numpy自带的文档也挺适合学习的，讲的也很细。
代码来源于网络，本文对代码进行注释并整理 功率谱是功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)函数的简称，它定义为单位频带内的信号功率。...MNE中专门针对Raw对象(也就是原始脑电信号)，有多种绘制PSD图的方式 1.利用plot_psd()绘制功率谱图 2.利用plot_psd_topo()在脑地形图上绘制功率谱图 下面以plot_psd...为例介绍一下绘制PSD的案例。...""" picks = ['eeg'] raw.plot_psd(picks=picks) plt.show() ?...""" picks = ['eeg'] #raw.plot_psd(picks=picks,fmin=0,fmax=100) raw.plot_psd(picks=picks,fmin=0,fmax=
02 — 随机信号的生成 已知功率谱密度曲线PSD，即图3中红色圆圈连线。（随机信号多采用PSD，请参见之前的文章)，如何生成宽频随机信号？...设置频率间隔（即频率分辨率），将PSD谱线细化： 图3上图是双对数坐标，图3下图是线性坐标，此图中采用的频率间隔△f=5Hz。 ? 图3 2....图7 以上是已知功率谱密度曲线PSD，如何得到时域上随机信号的大概过程。 03 — 随机信号的频谱分析 接下来，振动台上的随机信号是如何作频谱分析的呢？ 1....单个数据窗的频谱分析得到的PSD谱线和控制曲线差别很大，见图8中的PSD of Current，只有对多个数据窗作平均后才能得到接近控制曲线的PSD谱线。 2....所以，PSD谱线在横坐标为f的坐标下，包络的面积S开根号即为RMS值，该RMS值即是随机信号在时域上的平均有效值。 图10左上角的绿色部分的面积S开根号，和图10下图的时域信号的RMS值相等。
“正弦信号频谱分析多用幅值谱，单位是g。随机信号频谱分析多用功率谱密度PSD (Power Spectrum Density)，单位是g2/Hz。是否只是使用习惯，还是另有原因？...工程上，特别是试验标准（PSD谱线一般作为随机振动试验的输入），要求用最简洁的语言，最少的物理量来准确无歧义的描述问题。...02 — 问题，两个为什么 对信号进行频谱分析时，正弦信号用幅值谱，单位是g，容易理解。 而随机信号多用功率谱密度（PSD），单位是g2/Hz，大家对这种写法及单位往往难以理解。...图10，图11分别对比了同一随机信号不同△f下的平均幅值谱（单位g,没有除以△f）和平均功率谱密度PSD。可以看出只有PSD是一致的。 ? 图10 ?...由于PSD谱线在频谱上包络的面积开根号是RMS值，等于时域上的RMS，再加上随机信号的频谱谱线多是由平均得到，故在能量上进行平均计算会得到比较好的一致性。
图1 视频1 02 — 正弦叠加随机——频域 图2 展示了正弦扫频(Sine Sweep)和宽频随机(Random)信号频域上的PSD（功率谱密度）图。 视频2是试验的一段过程。...需要注意的是： 一些振动台控制软件会将正弦和随机的频谱（PSD）放在一张图内，如图2右下图红色曲线。 该曲线正弦扫频部分（本例中100～400Hz）并不能通过PSD峰值反算 ?...因为正弦扫频频谱代表当前扫频的频谱，而正弦叠加随机的PSD谱代表的是平均后的谱线。 如图2右下图红色曲线是平均后的结果，是5个数据块的指数平均。 ?...图2 视频2 视频2的结尾，会发现平均后的PSD谱线很奇怪，那是为了方便举例（看到5个平均数据块的细节），故意模拟出比较粗略（扫频的梯度设的很大）的时域信号。...图3 03 — 为什么要用正弦叠加随机 图4 和视频3，是正弦叠加随机信号在频域上的瀑布图（为了方便凸显随机信号，特意将01前言部分随机信号放大了3倍，即PSD放大了9倍）。
文章分类在通信领域笔记： 通信领域笔记（2）---《Matlab实现经典功率谱估计的几种方法》 Matlab实现经典功率谱估计的几种方法 原文/论文出处：MATLAB中文论坛 fft做出来是频谱，psd...做出来是功率谱；功率谱丢失了频谱的相位信息； 频谱不同的信号其功率谱是可能相同的；功率谱是幅度取模后平方，结果是个实数 matlab中自功率谱密度直接用psd函数就可以求，按照matlab的说法，psd...能实现Welch法估计，即相当于用改进的平均周期图法来求取随机信号的功率谱密度估计，psd求出的结果会更光滑。...曲线起伏加剧，若N太小，谱的分辨率又不好，因此需要改进。...randn(size(n)); nfft=1024; window=boxcar(length(n)); %矩形窗 noverlap=0; %数据无重叠 p=0.9; %置信概率 [Pxx,Pxxc]=psd
文章分类在通信领域笔记： 通信领域笔记（1）---《脉冲幅度调制信号的功率谱计算》 脉冲幅度调制信号的功率谱计算 1、背景分析 2、PAM理论推导 3、仿真过程设计 4、仿真及结果分析 5、小结...xlabel('时间（秒）'); ylabel('幅值'); subplot(2,2,2); plot(f,plot_Pxx); xlabel('Frequency(Hz)'); ylabel('PSD...(dB/Hz)') subplot(2,2,4); plot(f1,plot_Pxx1); xlabel('Frequency(Hz)'); ylabel('PSD(dB/Hz)') %通过fft获得功率谱...G_s = abs(fft(pam_signal)).^2/Fs;%矩形脉冲 plot_G_s=10*log10(G_s); %这三步的目的是将功率谱中心搬到0频点，画双边谱 x = plot_G_s...subplot(2,1,1); plot(-Fs/2:1:Fs/2,plot_G_s); title('pam signal'); xlabel('Frequency(Hz)'); ylabel('PSD
引入了一种基于功率谱密度（PSD）的方法来理解重建误差。不仅量化了误差的大小，而且还精确地突出了误差的产生位置（在频域中）。...PSD(\cdot) 表示通过计算输入的功率谱密度将输入图像从空间域转换到频域的函数。通过应用快速傅里叶变换 (FFT) 来完成的，然后进行移位操作以使零频率分量居中，然后取绝对值。...\mathcal{D}(\mathcal{C,X})=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N PSD(X_k-\mathcal C(X_k)) 表示图像压缩模型的谱失真：原图与压缩重建图像作比较...\mathcal{G}(\mathcal{C,X},c)=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N PSD(c(X_k)-\mathcal C(c(X_k))) 表示 OOD 图像压缩重建的谱失真...\mathcal{R}(\mathcal{C,X},c)=\frac{1}{N}\sum_{k=1}^N PSD(X_k-\mathcal C(c(X_k))) 表示图像压缩模型对 OOD 图像的鲁棒性谱失真
蓄电池储能属于化学储能，即把电能转换成化学能储存起来，这是目前最为常见的一种储能方式，其优点是不需要特别的条件，有钱就行 ，能量密度和功率密度适中，转换效率高，只要钱到位，可以多用蓄电池实现大储能量和大功率充放电...超级电容、超导储能及飞轮储能属于物理储能，它们分别是把电能转换成电场能量、磁场能量及飞轮的动能的方式储存起来，其优点是功率密度高，可大功率充放电，基本没有充放电次数限制，寿命较长，没有特别安装条件限制...其优点是能量密度和功率密度高，可大功率储存和释放能量，维持时间长，没有充放电次数限制，是可再生能源最好的伴侣，也是目前大功率储能最传统、最经济、最靠谱的方式 ; 但其缺点一是一次建设成本高，二是必须有山有水...其优点是能量密度和功率密度高，制出的氢气和氧气还可以运输到其他地区。缺点是需要有水资源。个人认为这种储能方式可能在未来大有前途。...当然这种储能方式的功率密度不是太高，是需要慢慢储能，缓慢释放，一匹马的持续功率大概是一马力（我怀疑马力这个词就是这么来的），一马力还不到一千瓦（0.735kW），估计你还不如马吧！
预处理（分频带提取特征，功率谱特征PSD） 首先将得到的脑电信号拿出来，成为一个矩阵： data = []; data = [data;EEG.data']; data = double(data);...frequency,3); beta = butter_bandpass_filter(data(:,i), 14, 30, frequency,3); 此时将信号分别滤波到四个频带上，然后分别提取四个频带的功率谱密度...%提取四个频带的PSD特征 psd_delta = []; psd_theta = []; psd_alpha = []; psd_beta = []; for j = 1:label_num...psd_temp = []; psd_temp = [psd_temp; psd_delta,psd_theta,psd_alpha,psd_beta]; 那么每个通道的四个频带的特征就保存在psd_temp...psd_decomposed = [psd_decomposed,psd_temp]; end psd_decomposed = reshape(psd_decomposed,label_num,channals
然后在每个频带上求其对应的功率谱密度。如果一个标签对应1s的数据，那么我们需要将信号按1s进行分段，即每1000个采样点求一个PSD值；然后将四个频带分别求出的特征值进行排列。...butter_bandpass_filter(data(:,i), 14, 30, frequency,3); for j =1:sample % sample为采样点数 psd_delta...= [psd_delta;compute_psd(delta(((j-1)*frequency*time_win+1):j*frequency*time_win, 1))];...周期图法直接对观测数据进行快速傅里叶变换，得到功率谱。 自相关法先估计自相关函数，再计算功率谱。 由于周期图法直接使用FFT快速计算，所以应用比较广泛。...本篇文章主要介绍直接法(周期图法)的原理以及实现 直接法又称周期图法，这种功率谱也具有周期性，常称为周期图。
在对图形添加多个点时，matplot()函数可以省去很多麻烦，不用一一设定每个point()语句。...matplot()函数可以统一设置各点的格式，并自动选择合适的坐标轴范围，使图形中包含全部数据，例如： > y1=sin(x) > y2=cos(x) > y=cbind(y1,y2) > matplot...例如： > matplot(x,y,type="l",lty=c(1,2),col="black" ?...TCGA数据:CGDSR包 手把手教你用R语言下载TCGA数据库：FirebrowseR 手把手教你用R语言下载TCGA数据库：GDCRNAtools GEO数据挖掘系列 手把手教你GEO数据库表达谱差异基因分析...(上)：R版 手把手教你GEO数据库表达谱差异基因分析(下)：GEO2 R语言实例操作分析GEO数据库甲基化芯片 GEO数据库甲基化芯片挖掘发3分SCI是怎样炼成的 R统计分析与绘图系列 浅谈一款进阶软件
2.4.3 EEG组分析 使用EEGLAB函数计算事件相关谱扰动(ERSP)和功率谱密度(PSD)。事件相关谱扰动是与观察的步态有关的频率功率调制。通过计算滑动窗口上的功率谱来计算ERSP。...然后，计算基线作为每个条件下(即AO+MI和AO)所有步态周期的平均对数功率谱。...3.2 功率谱密度(PSD) 图3显示了每个类和条件的平均PSD。...4、讨论 本研究发现，在感觉运动、前扣带回和顶枕皮质，AO+MI和AO状态下α和β波段的PSD比静息状态下的PSD降低(图3)。...此外，在左侧、中央感觉运动和前扣带回皮质，AO+MI组的PSD下降幅度大于AO组(图3A、B和D)。结果还显示，在AO+MI过程中，步行相位的功率谱调制比AO更清晰(图4)。
6.绘制各通道的功率谱密度 """ 绘制各通道的功率谱密度 """ raw.plot_psd() plt.show() ?...""" 绘制采样频率在30Hz到70Hz之间，且只考虑40s到50s之间的所有通道的PSD """ raw.plot_psd(fmin=30, fmax=70, tmin=40,tmax=50.0,spatial_colors...""" 绘制采样频率在30Hz到70Hz之间，且只考虑40s到50s之间的所有通道的平均PSD """ raw.plot_psd(fmin=30, fmax=70, tmin=40,tmax=50.0,
layout_from_raw =mne.channels.find_layout(raw.info, ch_type='eeg') layout_from_raw.plot() plt.show() 6.绘制各通道的功率谱密度...""" 绘制各通道的功率谱密度 """ raw.plot_psd() plt.show() """ 绘制采样频率在30Hz到70Hz之间，且只考虑40s到50s之间的所有通道的PSD """ raw.plot_psd...=70, tmin=40,tmax=50.0,spatial_colors=True) plt.show() """ 绘制采样频率在30Hz到70Hz之间，且只考虑40s到50s之间的所有通道的平均PSD...""" raw.plot_psd(fmin=30, fmax=70, tmin=40,tmax=50.0,average=True) plt.show()
0.5-4Hz), Theta (4-8Hz), Alpha (8-13Hz), Beta (13-30Hz) and Gamma band (30-100Hz)；接着对5个频段进行功率谱分析，并根据功率谱特征...主要结果：运动疲劳后Theta、Alpha和Beta频段的功率谱密度(PSD)显著降低(p PSD 变化。pre：运动前的静息状态，post：运动疲劳后的静息状态。*: P < 0.05。 Fig. 6....Delta、Theta、Alpha、Beta 和Gamma 波段输出特性与 各频段PSD 的相关性结果. Fig. 7.Delta、Theta、Alpha、Beta和 Gamma 波段对结果有贡献。...总结：本文发现大鼠运动疲劳后LFP的Theta、Alpha、Beta波段的PSD显著降低，支持大脑对运动疲劳起调节作用的理论。
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