从MATLAB中的信号中提取EEG成分

Question

从MATLAB中的信号中提取EEG成分

matlabsignal-processing

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我有一个简单的EEG信号在MATLAB中，如下图所示。我想要根据以下表格提取EEG的组成部分。

Delta - 最高4赫兹;
Theta - 4 -> 8赫兹
Alpha - 8 -> 13赫兹
Beta - 13 -> 30赫兹
Gamma - 30 -> 100赫兹

为了解决这个问题，我首先尝试使用MATLAB中的“fdatool”构建带通滤波器来提取“theta”信号的组件，但没有成功。

附上使用“fdatool”获得的滤波器代码。

function Hd = filt_teta
%FILTROPARA TETA Returns a discrete-time filter object.

%
% M-File generated by MATLAB(R) 7.9 and the Signal Processing Toolbox 6.12.
%
% Generated on: 05-May-2011 16:41:40
%

% Butterworth Bandpass filter designed using FDESIGN.BANDPASS.

% All frequency values are in Hz.
Fs = 48000;  % Sampling Frequency

Fstop1 = 3;           % First Stopband Frequency
Fpass1 = 4;           % First Passband Frequency
Fpass2 = 7;           % Second Passband Frequency
Fstop2 = 8;           % Second Stopband Frequency
Astop1 = 80;          % First Stopband Attenuation (dB)
Apass  = 1;           % Passband Ripple (dB)
Astop2 = 80;          % Second Stopband Attenuation (dB)
match  = 'stopband';  % Band to match exactly

% Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method.
h  = fdesign.bandpass(Fstop1, Fpass1, Fpass2, Fstop2, Astop1, Apass, ...
                      Astop2, Fs);
Hd = design(h, 'butter', 'MatchExactly', match);

有什么建议可以解决这个问题吗？谢谢大家。

- rflmota

2个回答

1

如果滤波器在长度方面没有任何限制，请选择更锐利的边缘进行滤波。如果我是你，我会构建不同的滤波器（低通和高通），并在傅里叶变换中处理结果，以查看任何高频或低频是否与频率范围混合。 1）构建低通滤波器，提取δ波 2）为θ、α、β构建带通滤波器 3）构建高通滤波器，提取γ波。

- Hephaestus

嗨，Hephaestus，感谢你的回答！你所说的“滤波器边缘锐化”是什么意思？也许是降低阻带频率的值吗？ - rflmota

1

你使用了 Fstop1 = 3;，但是你的信号范围是0到4 kHz。因此，在边缘处会丢失一些信号。我会选择3.98作为例子。这会使滤波器变得更大。然而，精度会更好，差异可能会很大。 - Hephaestus

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可以查看英文原文，
原文链接

- Chris A. · Accepted Answer

一个更简单的方法可能是仅对FFT进行操作，并将除了您感兴趣的特定频率范围之外的频率分量清零，然后进行逆FFT以返回到时域。

请记住，您必须将正频率和负频率清零，以保持频域中的信号关于0频率共轭对称。如果不这样做，计算逆FFT时会得到复杂信号。

编辑：例如，以下代码在时间域中生成两个正弦波，相应的DFT（使用FFT计算），然后删除其中一个峰值。

t = 0:0.01:0.999;
x = sin(t*2*pi*4) + cos(t*2*pi*8);
subplot(2,2,1);
plot(x)
title('time domain')
subplot(2,2,2);
xf = fft(x);
plot(abs(xf))
title('frequency domain');
subplot(2,2,3);
xf(9) = 0; xf(93) = 0;  % manual removal of the higher frequency
plot(abs(xf));
title('freq. domain (higher frequency removed)');
subplot(2,2,4);
plot(ifft(xf));
title('Time domain (with one frequency removed)')

一些需要注意的事项。DFT中的频域有几个不同的范围：直流偏移（常数）是0频率；正频率范围是原始信号长度N的1到N/2条目；负频率范围是从N/2到N-1的条目；请注意，这不是笔误，最高频率（在N/2处）被复制，并且对于正负频率具有相同的值。（有些人使用fftshift以人类可能绘制的方式显示它，但那只是为了美观/理解。）

至于要删除哪些频率，你需要自己弄清楚，但我可以给你一个提示。最高频率（在频率位置N/2处）将对应于系统可表示的最高频率，即fs/2，其中fs是采样率。您可以按比例缩放以确定要否定哪些频率。

如果没有正确否定相应的负频率，则会在逆fft时得到虚数信号。

最后一点评论。这种方法只有在您提前拥有所有信号的情况下才能起作用，因为您需要在整个信号上使用DFT。如果您想实时执行此操作，则需要像以前一样创建某种过滤器。