質問: 特定の時点での脳波のパワー 私は、EEGマシンの学習問題のための機能を構築する過程にあり、どの機能が有用かについていくつかの読書をしてきました。アルファバンド(8-12Hz)のパワーが私のカテゴリーをよく区別できることが分かります。ニュアンスは、1つのカテゴリについては、アルファパワーが上昇してから時系列に落ちるが、他のカテゴリでは、アルファパワーは低いレベルになり、次に上昇する 私はかなりきれいなアルファ波を私に与えるバターワースフィルター信号を持っていますが、シリーズ上のあらゆる時点でこのバンドのパワーを決定することは可能ですか? フィルタリングされた信号だけで計算をやり直すことができれば、FFTの実行に頼らなくても理想的です(最終的な目標はオンラインでこれを行うことです) それは単純に各時点での振幅の二乗になりますか?または、これに対して特定のFFT /時間 - 周波数タイプ分析を実行する必要がありますか? 私はこれのためにいくつかのPythonコードを見つけようとしてきましたが、ほとんどの運がなかったのは、
回答: 既にあなたのバターワースはアルファバンドのフィルタリングされた信号ですか? そうであれば、パワーは各時点での信号の2乗にすぎません。 そうでない場合は、スライディングウィンドウ(yunqueが述べたようにstft)でfftを計算し、アルファバンドのパワーを合計します。 fftは(n log n)であり、かなり最適化されているので、計算は問題にならないはずです。 実際にあなたの携帯電話のDSPチップはそれをリアルタイムで実行します