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HAPPE+ER软件：标准化事件相关电位ERP的预处理的pipeline

CleanLine多维度回归扫描用户指定频率± 2 Hz附近的线性噪声信号，4秒窗口为1秒步长，平滑度为100，在电噪声去除过程中，正弦回归系数的显著性阈值为p = 0.01。...；如果与平均功率相比，拒绝大于3.5个标准差或小于-5个标准差）3.检测剩余的被压制线噪声污染（通过清洁RawData的线噪声标准；如果平均线噪声/神经信号比大于6个标准差）4.基于与所有其他信道的相关性检测离群信道...ICA要求拒绝整个时间序列，这依赖于神经与伪数据的充分分离，以及适当拒绝成分，以最小化从充满伪数据的时间序列中提取神经信号。小波阈值法提供了时间和频率局部化的伪迹检测和去除，而不造成无伪迹的信号失真。...这个度量标准也可以用来检测在记录过程中出现了多少线噪声的变化前/后Wav-threshold自动输出小波在所有频率阈值前后的互相关值，特别是0.5 Hz、1 Hz、2 Hz、5 Hz、8 Hz、8 Hz...与无伪迹数据相比，ICA方法在伪迹数据条件下更多地降低了ERP振幅小波阈值化是一种非常具有时间和频率敏感性的伪迹去除方法（尽管不像ICA那样对伪迹聚类具有空间敏感性）。

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Audio CODEC 基本知识及应用

硬件连接图5、6。 2、PCM 接口 PCM 接口和I2S 接口的硬件连接完全一样，不同的是数据格式。只要芯片可以支持，这两种接口能够兼容。...例如广播发送时将频率1500Hz to 2000Hz 以上以每八度音6dB的倍率提高讯号，使用同样的原理。...以WM8980的五边带EQ为例，它把音乐带宽分为5段，分别为0~105Hz段、300Hz段、850Hz段、2.4KHz段、6.9~20KHz段，每一段可以有-12dB~+12dB共25种增益。...我们假设三角形是一秒时间长度的一个波，采样率为3Hz，现在我们需要将采样率SRC 到4Hz，我们唯一能作的就是时间轴等分出4 个点，取这个点垂直线和三角形边交汇处的值，这个过程就是重采样，结果变成了一个梯形...常见的CODEC 中采用的是最简单的线形插值算发。1 和5 之间，如果以平均值算法做4 倍插值，很容易得出插补2、3、4。

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    大脑内在网络的振荡机制

    任何超过通道均值5个标准差的通道，以及具有异常或发作间期棘波的通道，均被排除在进一步分析之外。使用带宽为4Hz的巴特沃斯陷波滤波器去除50Hz及其谐波线噪声。...然后，在6个不同的频段内（delta：4 Hz；theta：4–8 Hz；alpha：8–13 Hz；beta：13–30 Hz；gamma：30–70 Hz；HFB：70–170 Hz）平均功率谱。...为了量化PAC，使用了两个振荡分量——一个用于相位时间序列，另一个用于振幅时间序列（图1d）。使用±1 Hz的窄频带提取相位信号，而使用±5 Hz的带宽通过希尔伯特变换提取振幅包络。...通过HMM识别出六个状态（图4）。我们的HMM揭示了两个状态，在这两个状态下，默认模式网络（DMN）在较低频率下表现出优先的网络内部相位耦合（图5a）。...图5 六种状态下的相干性图6基于Kullback-Leibler（KL）散度的调制指数（MI）被用来量化相位-振幅耦合（PAC）4.

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    Molecular Autism脑电研究：Angelman综合症儿童相干和睡眠成分异常

    1.频率分组 将δ分组并定义为 2-4 Hz， θ定义为4-7 Hz， α定义为8-12 Hz， β定义为12-30 Hz， γ定义为30-50 Hz，同时为了确保统计的正常性，先对每个来自...接下来，我们对每个空间定义的电极组（frontal：Fp1，Fp2，F3，F4，F7，F8，Fz；中央：C3，C4，Cz；时间：T4，T5，T6；central）的这些单个电极平均值求平均：P3，P4，...频谱分析 分析了4-50hz而非1-50hz，并且采用的分辨率是0.5hz一个区间，进行标准化，以解决AS儿童的强的delta能量值（2-4 Hz）。...该信号（图4d，顶部面板） 2.使用10阶Butterworth带通滤波器在11 Hz和16 Hz之间对数据进行滤波 3.进行希尔波特变换计算瞬时振幅，并使用40 ms的高斯核对瞬时振幅进行平滑处理 4...为了确保专家保持盲性，作者在手动编码之前用5 Hz高通滤波器滤除了AS中非常普遍的背景变化量。专家们指出了纺锤出现的时间以及从背景活动（高，中，低）手动检测睡眠锭的置信度。

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    【STM32F407的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

    比如一个矩阵是2*1，那么第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为2）。 X是 1*2*3表示第一个尺寸不为1的维就是列（尺寸为2）。 X为维数5*6*2的话，第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为5）。...下面我们考虑一个这样的例子： 采样率是1000Hz ，信号由如下三个波形组成。 （1）50Hz的正弦波、振幅0,7。 （2）70Hz正弦波、振幅1。 （3）均值为0的随机噪声。...0.7和1，而是比较接近，这个就是我们在上节教程中所示的频谱泄露以及噪声的干扰。...28.2.5 FFT实例二：相频响应（重要） 这里我们以采样两个余弦波组成的信号为例进行说明，并求出其幅频和相频响应。 （1）50Hz的余弦波，初始相位60°，振幅1.5。...： 求出的幅频响应没问题，而相频响应杂乱无章，造成这个问题的根本原因很多频段的幅值非常小，他们的相角可以不显示出来，这样就可以方便的查看相频响应了。

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    【STM32H7的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

    比如一个矩阵是2*1，那么第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为2）。 X是 1*2*3表示第一个尺寸不为1的维就是列（尺寸为2）。 X为维数5*6*2的话，第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为5）。...下面我们考虑一个这样的例子： 采样率是1000Hz ，信号由如下三个波形组成。 （1）50Hz的正弦波、振幅0,7。 （2）70Hz正弦波、振幅1。 （3）均值为0的随机噪声。...0.7和1，而是比较接近，这个就是我们在上节教程中所示的频谱泄露以及噪声的干扰。...28.2.5 FFT实例二：相频响应（重要） 这里我们以采样两个余弦波组成的信号为例进行说明，并求出其幅频和相频响应。 （1）50Hz的余弦波，初始相位60°，振幅1.5。...： 求出的幅频响应没问题，而相频响应杂乱无章，造成这个问题的根本原因很多频段的幅值非常小，他们的相角可以不显示出来，这样就可以方便的查看相频响应了。

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    【STM32F429的DSP教程】第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和相频响应）

    比如一个矩阵是2*1，那么第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为2）。 X是 1*2*3表示第一个尺寸不为1的维就是列（尺寸为2）。 X为维数5*6*2的话，第一个尺寸不为1的维就是行（尺寸为5）。...下面我们考虑一个这样的例子： 采样率是1000Hz ，信号由如下三个波形组成。 （1）50Hz的正弦波、振幅0,7。 （2）70Hz正弦波、振幅1。 （3）均值为0的随机噪声。...0.7和1，而是比较接近，这个就是我们在上节教程中所示的频谱泄露以及噪声的干扰。...28.2.5 FFT实例二：相频响应（重要） 这里我们以采样两个余弦波组成的信号为例进行说明，并求出其幅频和相频响应。 （1）50Hz的余弦波，初始相位60°，振幅1.5。...： 求出的幅频响应没问题，而相频响应杂乱无章，造成这个问题的根本原因很多频段的幅值非常小，他们的相角可以不显示出来，这样就可以方便的查看相频响应了。

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    数字信号处理课程实验报告(数字信号处理需要什么基础)

    2）采样频率至少为多少？ 3）若采样频率为100Hz，则采样点数应取几点； 4）若采样频率为50Hz，则频谱分析得到的信号频率分量有哪些？是否与信号实际频率分量一致？为什么？...DFT的运算为： 由这种方法计算DFT对于 的每个K值，需要进行4N次实数相乘和（4N-2）次相加，对于N个k值，共需4N*N次实数相乘和（4N-2)*N次实数相加。...利用WN的对称性和周期性，将N点DFT分解为两个N／2点的 DFT，这样两个N／2点DFT总的计算量只是原来的一半，即(N／2)2+(N／2)2=N2／2，这样可以继续分解下去，将N／2再分解为N／4点...将x(n)分解为偶数与奇数的两个序列之和，即 x1(n)和x2(n)的长度都是N／2，x1(n)是偶数序列，x2(n)是奇数序列，则 其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)的N／2点...3）若采样频率为100Hz，则采样点数应取几点； 4）若采样频率为50Hz，则频谱分析得到的信号频率分量有哪些？是否与信号实际频率分量一致？为什么？

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    脑波的振幅、位相、分类

    可见α波的频率、振幅、和空域分布等因素是反应大脑机能状态的重要指标。 2．β波 β波的频率范围为14～30Hz，振幅一般5～30μV，它遍及整个大脑，主要分布于前半球及颞区。...β波可进一步分为β1和β2，β1波的频率约为13～20Hz, 它与α波一样受心理活动的影响，β2波的频率约为20～30Hz, 它在中枢神经系统强烈活动或紧张时出现。...3．θ波 θ波的频率为4～7Hz，振幅10～40μV。从小儿到成人，θ波数量逐渐减少，频率逐渐增加而振幅逐渐降低。健康成人脑电图中仅散在出现少量θ波。...5．μ节律 μ节律是在中央区出现的8～12Hz的梳形节律。...可呈2～3相，以阴性波为主体，但在少儿期可以阳性波为主。峰波的频率为3～5Hz，振幅100～300μV，成双出现时又称为“双顶驼峰”。

    3.2K11

    【DSP教程】第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，带通和带阻)

    2 W1 和 W2分别为通带的下限频率和上限频率。...原始信号是由50Hz正弦波和200Hz的正弦波组成，将200Hz的正弦波当做噪声滤掉，下面通过函数fir1设计一组低通滤波器系数，其阶数是30，截止频率为0.25（也就是125Hz）。...原始信号是由50Hz正弦波和200Hz的正弦波组成，将50Hz的正弦波当做噪声滤掉，下面通过函数fir1设计一组高通滤波器系数，其阶数是30，截止频率为0.25（也就是125Hz）。...原始信号是由50Hz正弦波和200Hz的正弦波组成，将200Hz的正弦波当做噪声滤掉，下面通过函数fir2进行设计。...36.4 总结 本章节主要讲解了函数fir1和函数fir2的使用，想深入的掌握这两个函数，还需要大家多多练习。

    3.8K21

    BCI--脑电基础整理

    侧位：从Fpz点向后通过T3、T4点至枕点分别取左右侧连线，在左右侧连线上由前至后对称地标出左额极（Fp1 ）、右额极（Fp2 ）、左前颞（F7）、右前颞（F8）、左后颞（T5）、右后颞（T6）、左枕（...而ERD 和ERS只会在EEG的特定频率范围内出现，比如8-12Hz的Mu波以及18-26Hz 的Beta 波。 ? 上图详解：想象左手右手运动的ERD现象。...1）慢波包括0.5-3Hz范围的delta波、4-7Hz的theta波和8-13Hz的alpha波； 2）中间快波为频率在14-17Hz范围的波； 3）快波包括18-30Hz的beta波、31Hz以上的为...3、特征提取算法 （1）时域方法：这是比较早期的EEG信号处理方法，主要通过提取EEG的波形特征，比如振幅、方差、波峰等，对EEG信号进行分析； （2）频域方法：运动想象EEG信号的ERD和ERS现象只出现在特定频率范围...（4）小波模糊熵的特征提取方法鉴于脑电信号的非线性特性和运动想象时的节律特性，提出了小波模糊熵的特征提取方法，利用小波变换将EEG信号进行小波分解，得到对应运动想象EEG信号的alpha和beta节律，

    2.5K42

    信号的基本概念

    信号的基本概念 1 信号的增益与衰减 有些出传感器的电压值非常小，例如麦克风产生的电压量级为10-6V,在记录信号或者重构信号时，会将信号线性放大的一个合适的值，通常用dB表示这个值。...2 信号的谐波 从高等数学中分析可知：任何周期性波形均可分解为一个基频正弦波加上许多高次频率的正弦波，高次频率是基频的整倍数（N，只能为整数），直流成分称为0次谐波，基波称为1次谐波，二次以上的波形称为高次谐波...例如一个基频为200 HZ的波形，其基波为200HZ，当它的波形不是纯正的正弦波时，便有失真存在，其200HZ以上的波形称为高次谐波，400HZ为二次谐波，600HZ为三次谐波，如此类推。...4 噪声 一般采集信号都含有噪声信号分量，不同的信号处理技术用于消除或者衰减噪声。在大多数情况下，将噪声认为是加性的（叠加的），这样就可以通过线性滤波器技术来处理噪声信号。...5 信噪比（SNR） 信噪比（Signal-to-noise ratio or SNR or S/N），即放大器的输出信号的功率，与同时输出的噪声功率的比值，常常用分贝数表示。

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    【语音处理】硬核介绍人体的感知和听觉特性

    声音与光类似，是由多种不同频率的成分组成的，可理解为由基波和高次谐波组成，谐波的多少和强弱构成不同的音色。...如下图所示，橙色和绿色的弱音是被掩蔽音，它们将被频率相近的黄色的掩蔽音而掩蔽。实际中，一个1000Hz，60dB的纯音和1100Hz，42dB的纯音同时发出，人耳只能听到前者的强纯音。...实验表明，①如果前者和后者达到人耳的时间延迟在5-30ms以内，则无法听出是两个音，听觉上表现为前导音和延长音；②时间延迟在30-50ms之间，则能感受到两个音存在，但是方位由前导音决定；③当时间延迟超过...50ms时，则能分别感受到两个音的存在和各自的方位。...声强级差和时间差具有补偿效应，当声强差小于15dB，时间差小于3ms，则每5dB的声强差所引起的偏移效果相当于1ms的时间差。 [1] 韩纪庆, 张磊, 郑铁然. 语音信号处理.第2版[M].

    98650

    Neuron：老年人脑波在睡眠时失耦合：慢波-纺锤波同步、脑萎缩和遗忘

    每一对的呈现时间为5秒。参与者在编码后立即进行标准训练。该词与之前学过的无意义词一起出现，还有两个新的无意义词也一起出现。...我们检测到该分布的前两个最大值(在1.13和2.78秒)，这与Hz过程的节率调节一致，随后的睡眠纺锤波被1-3个SO周期隔开。注意，NREM睡眠中的大多数事件都是在小于5秒的范围内检测到的。...最后，我们从原始信号中提取出不含伪迹的5s分段(事件前后2.5s)。 （2）睡眠纺锤波：我们对信号进行滤波12-16hz，然后应用希尔伯特变换提取解析振幅。我们用200ms的滑动平均数使振幅平滑。...谱估计在-2到2s的分段长度进行，步长50ms，频率0.5- 30hz，0.5hz步长，z分数做基线矫正（-2到-1.5s）。...我们考虑了0.5-4hz之间的频率(0.5Hz步长，0.25hz带宽），应用汉宁窗提取复傅里叶系数。显著大于0表示SO驱动睡眠纺锤波活动，负值表示睡眠纺锤波驱动SO。0附近的值表示没有方向耦合。

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    死磕带通滤波器

    比如在三相LCL逆变器的谐振抑制控制方面，通过带通滤波器可以提取谐振点附近的频谱做进一步的控制策略。在有源电力滤波器利用带通滤波器可以提取电网信号的基波频率从而做进一步的控制。...B B B是带通的频宽比，注意此处频宽比是一个相对于中心频率的比例，比如: w o = 50 ∗ 2 ∗ p i w_o=50*2*pi wo​=50∗2∗pi B = 0.2 B=0.2 B=...0.2 表达的意义是设定中心频率为50Hz，带通的带宽为50*0.2=10Hz。...带通滤波器的伯德图 设定“中心频率”为50Hz，频宽比为0.4。用matlab绘制伯德图，如下： 可见，仅仅在50Hz附近有大于0的增益，其他频率点都被抑制了。于是就有了“带通”的效果。...2 = Xk_1; Xk_1 = X; Yk_2 = Yk_1; Yk_1 = Y; Simulink仿真 利用Sum模块将50Hz、1Hz、500Hz正弦信号，以及直线信号、随机信号，这5个信号相加，

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    DDS实现AM调制、DSB调制【Matlab】【FPGA】【Vivado】【信号处理】【通信原理】【软件无线电】

    式中，λ为波长（m）；c为电磁波传播速度（光速3*10^8）（m/s）；f为频率（Hz）。音频信号的频率范围是20Hz～20kHz，最小的波长为 ?...3、单边带（SSB） 双边带DSB信号加滤波器，选择使用两个边带中的其中一个（上边带、下边带），基带调制信号的带宽很小，SSB对这个滤波器的性能要求非常高，很难实现。 ? ?...，20 kHz，用于AM调制解调，记作 Signal+2； （4）Signal 的频域表现，20 kHz 处有频率分量； （5）Carrier 的频域表现，1000 kHz 处有频率分量，即 1 MHz...AM调制的时域表现，(Signal +2).* Carrier，调制指数为1； （4）DSB调制的频域表现，1 MHz 载波，20 kHz 信号，在（1MHz - 20kHz）和（1MHz + 20kHz...）两个位置还有同样大小的频率分量，已调信号中不含载波信息； （2）AM调制的频域表现，调制指数为1，除了（4）中的信号分量外，含有很大的载波分量； （3）AM调制的频域表现，调制指数为1/2，与（5）一样

    1.9K62

    解开神经科学中的交叉频率耦合

    这个步骤是通过带通滤波和提取相关频带的相位和振幅来实现的。 步骤2:评估成分之间的相关性。这个阶段需要在振幅和相位之间计算适当的相关或依赖性。 第三步:统计评估。...瞬时相位和振幅:它们什么时候有意义，什么时候没有意义？ 标准相位振幅CFC分析，首先是选择两个频段，然后是在一个频段的相位和另一个频段的振幅之间计算相关或依赖关系(图1)。...带宽的重要性 信号滤波后，进行相位幅值CFC分析，滤波器的中心频率和带宽起决定性作用。文献综述表明，大多数研究是通过规定相位和振幅分量的中心频率开始进行的，同时保持几个Hz的固定带宽。...(b)对于调制频率的固定带宽，只能捕获一定范围的调制频率。例如，在简化的谐波情况下，在40Hz频率周围的14Hz带宽将允许从6Hz的节律检测到电位调制，但不能从20Hz的振荡检测到。...注意，定义较高频率瞬时振幅的频带必须足够大，以适应由假定的调制的较低频带引起的边带(图2a)，而较低频带应该足够窄，以定义一个有意义的相位。

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    时频分析方法及其在EEG脑电中的应用

    将EEG表征为振荡的优势在于，大脑活动可以被表征为几个独立的测量指标，如频率、振幅和相位。在图2A中，我们展示了一个每秒完成两个完整周期的正弦波，所以它的频率是2 Hz。...相反，图2D所示的正弦波振荡更快，每秒完成4个周期，频率为4 Hz。这些正弦波的另一个特点是它们在0附近从1到 -1循环。...Mu节律反映了运动皮层（即C3和C4）发生在α范围内的EEG活动（成人为约8-13 Hz，婴儿和儿童为约6-9 Hz），当个体执行或观察一个动作时，其振幅下降。...例如，在图4中，我们将图1的第一次trial和一个6 Hz的小波进行卷积，捕捉所有6 Hz的振荡，这些振荡在0 ms附近更大。对于TF分析，卷积实际上是用复Morlet小波来进行的。...虽然我们用6 Hz的小波来说明卷积过程，但这个过程可以用不同特征的小波（例如，不同频率）来重复，从而允许研究人员在时间和频率上捕捉EEG信号的振幅和相位信息。因此，仔细选择小波的特征是很重要的。

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