如何用黄油 function 在 Matlab 中构建带通滤波器？

Question

我正在尝试从我的 EEG 数据集中提取 mu 抑制值，这不允许使用 EEGLab。 我做了大部分步骤，但我需要添加一个带通滤波器，但我不确定如何。

我需要的频段是 8-13，我的采样率是 1000，有人告诉我我需要 8 到 10 之间的阶数。

MATLAB 文档列出了此示例：

[A,B,C,D] = butter(10,[500 560]/750); 
d = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',20, ... 'HalfPowerFrequency1',500,'HalfPowerFrequency2',560, ... 'SampleRate',1500);

但是，我不确定除了采样率和过滤器顺序外，我需要使用哪些参数。 另外，我不清楚 [A,B,C,D] 是什么。 我会很感激任何意见。

Answer 1

我通常 go 超过个别功能本身 - 你做了一点混淆。 desginfilt butter ...中指定顺序 20）。 对于巴特沃斯滤波器，MATLAB 建议使用零极点增益公式，而不是标准a - b系数。 这是一个例子：

f_low = 100; % Hz
f_high = 500; % Hz
f_sampling = 10e3; % 10kHz

assert(f_low < f_high)


f_nrm_low   = f_low /(f_sampling/2);
f_nrm_high  = f_heigh /(f_sampling/2);

% determine filter coefficients:
[z,p,k] = butter(4,[f_nrm_low f_nrm_high],'bandpass');
% convert to zero-pole-gain filter parameter (recommended)
sos = zp2sos(z,p,k); 
% apply filter
sig_flt = sosfilt(sos,sig);

我已经填写了我工作领域的标准值。 四阶是这里的压倒性标准。 在您的情况下，您只需使用 go

f_low = 200; % Hz
f_high = 213; % Hz
f_sampling = 1000; % 1kHz

f_nrm_low   = f_low /(f_sampling/2);
f_nrm_high  = f_heigh /(f_sampling/2);

% determine filter coefficients:
[z,p,k] = butter(15,[f_nrm_low f_nrm_high],'bandpass');

PS：不需要'bandpath'类型，因为如果您将数组指定为输入，function 就会意识到这一点；）