FFT分析的最终指南

在OpenBCI GUI和Matlab中

这是OpenBCI和Matlab中FFT的最终指南！！

你可能想知道FFT是什么意思，你可能想使用它的一些值

在GUI中，但不知道在哪里以及如何实现，您可能需要重新实现

从GUI到Matlab的好看的FFT供将来使用…

从入门级到高级，希望你能在这里找到你所需要的一切

Lv1（初学者）：理解FFT图

以下任务是本节的目标。如果你能回答所有的问题，

您可以跳过本节，继续下一节。

//-------开始任务#1-------

任务1-1：阅读情节

如果alpha频带定义为7–13Hz之间的频带，则可以看到

孙望舒2016.08.03发布

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下图中该波段的峰值。那么频率和

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

它计算毫秒的数据吗？

任务1-3：箱子的中心频率和索引

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，您希望FFT图是均匀的

时间越平滑，您应该选择更高还是更低的值？

//------–任务结束#1----

首先，为什么选择FFT？

众所周知，脑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，很可能是他们的眼睛

脑电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。由于该特征与频率相关，FFT

可用于轻松显示上述频率分量

例如alpha活动。

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α活性（你可以在两个相邻条之间计算大约10个峰值，即。

1秒10次）

什么是FFT？

快速傅立叶变换（FFT）是揭示有用信息的非常强大的工具

信号的频率成分，即使信号受噪声影响。

FFT源于傅立叶变换（FT），这是一种用于

通过将任何周期信号分解为

正弦波和余弦波的组合。为了适应数字信号，离散

提出了一种傅立叶变换，并将其命名为离散傅立叶变换

变换（DFT）。为了更有效地计算离散傅立叶变换，提出了一种更快的算法

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

作品你可以看到一个方波信号被分解成正弦和余弦

不同频率的波（频率分量）和每个频率

该分量具有特定的振幅（和相位，但我们将不详细说明

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

表示频率，纵轴表示振幅。