Python中的時間頻譜圖

Question

我有一些以 256Hz 采樣的 64 通道腦電圖數據，我正在嘗試對每個通道進行時頻分析並繪制頻譜圖。

數據存儲在 NumPy 3d 數組中，其中一個維度的長度為 256，每個元素包含所有采樣時間點的微伏讀數（每個數據通道的總長度為 1 秒）。

需要明確的是：我的 3D 陣列是 64 256 913（電極 * 電壓 * 試驗）。 試驗只是一次試驗的一次試驗。 所以我想做的是從一次試驗中取出一個電極，以及整個一維電壓矢量，然后創建一個時頻頻譜圖。 例如，我想從 data[0,:,0] 創建一個頻譜圖。

對於每個電極，我想要一個圖，其中 y 軸是頻率，x 軸是時間，顏色/強度是功率

我試過在 python 中使用它：

from matplotlib.pyplot import specgram
#data = np.random.rand(256)
specgram(data, NFFT=256, Fs=256)

這給了我一些看起來像這樣的東西：

馬上，這對我來說看起來不正確，因為軸范圍不正確

此外，當我對所有 EEG 通道運行相同的代碼時，我的所有數據都會得到完全相同的圖（即使我已經驗證每個通道的數據都不同）

我對信號處理還很陌生，在我的數據布局方式或我的功能使用方式上是否有什么地方出錯了？

Answer 1

從specgram函數的文檔中：

繪制頻譜圖。

來電簽名：

specgram（x，NFFT=256，Fs=2，Fc=0，detrend=mlab.detrend_none，window=mlab.window_hanning，noverlap=128，cmap=None，xextent=None，pad_to=None，sides='default'， scale_by_freq=None, mode='default', scale='default', **kwargs)

計算並繪制 x 中數據的頻譜圖。 數據被分成 NFFT 長度段，並計算每個段的頻譜。 對每個段應用加窗函數window，每個段的重疊量用noverlap指定。 頻譜圖被繪制為顏色圖（使用 imshow）。

x：一維數組或序列 包含數據的數組或序列

看起來您的問題是您沒有傳遞一維數據。 嘗試：

from matplotlib.pyplot import specgram
specgram(data.flatten(), NFFT=256, Fs=256)