來自 EEG 數據的頻率電壓圖 - Python 中的 FFT

Question

我有點不確定如何處理這個問題，因為這是一個對我來說很陌生的話題，所以對我的代碼的任何指導都將不勝感激。 我有一組腦電圖記錄（18949 條 EEG 記錄，采樣率為 500Hz，其中記錄的單位為 nV）。 我正在嘗試根據數據創建頻率與電壓圖，但到目前為止我沒有運氣。

我的代碼如下：

data = pd.read_csv('data.csv')
data = data['O1']
Fs = 500.0
Ts = 1.0/Fs
t = np.arange(len(data)) / Fs

n = len(data) # length of the signal
k = np.arange(n)
T = n/Fs
frq = k/T # two sides frequency range
frq = frq[range(int(n/2))]

Y = np.fft.fft(data)/n
Y = Y[range(int(n/2))]

fig, ax = plt.subplots(2, 1)
ax[0].plot(t,data)
ax[0].set_xlabel('Time')
ax[0].set_ylabel('Voltage')
ax[1].plot(frq,abs(Y),'r')
ax[1].set_xlabel('Freq (Hz)')

plt.draw()
plt.show()

fig.savefig("graph.png")

我的結果圖如下所示：

任何人都可以就我可能出錯的地方提供一些指導嗎？

Answer 1

您的信號在時域中具有相當大的直流偏移（至少相對於其他信號變化而言）。 在頻域中，這將被繪制為 0Hz 處的強線（被繪圖軸隱藏），然后其他頻率分量的幅度相對來說接近於 0。

為了更好地可視化，您應該使用公式20*log10(abs(Y))以分貝 (dB)為單位繪制頻譜，以便您可以實際看到其他頻率分量。