使用Matlab查找复杂信号中的峰值频率

Question

我试图找到两个信号的峰值频率＆＃39; CA1＆＃39;和＆＃39; PFC＆＃39;，在指定范围内（25-140Hz）。

在Matlab中，到目前为止，我为每个信号绘制了一个FFT（见下图）。这些FFT表明每个信号的25-140Hz之间的峰值频率是不同的，但我想量化这个（例如，CA1峰值在80Hz，而PFC峰值在55Hz）。但是，我认为FFT不够平滑，所以当我尝试提取峰值频率时，由于我的代码拉出了大量的值，因此它没有意义。我只期待一些值 - 每次FFT峰值（大约2Hz，5Hz和~60Hz）时都会有一个值。

我想知道，在25-140Hz之间，CA1＆＃39;中的峰值频率是多少？与PFC＆＃39;相比。 ＆＃39; CA1＆＃39;和＆＃39; PFC＆＃39;是记录的152401 x 7 EEG数据矩阵 来自7个独立的人。我想要每个数据集的MEAN峰值频率（即CA1和PFC的7个测试对象的平均值）。

到目前为止我的代码（基于Matlab的帮助文件和代码，我已经在线拼凑）：

Fs = 508;

%notch filter
[b50,a50] = iirnotch(50/(Fs/2), (50/(Fs/2))/70);
CA1 = filtfilt(b50,a50,CA1);
PFC = filtfilt(b50,a50,PFC); 

%FFT
L = length(CA1); 

NFFT = 2^nextpow2(L);

%FFT for each of the 7 subjects
for i = 1:size(CA1,2);

    CA1_FFT(:,i) = fft(CA1(:,i),NFFT)/L;

    PFC_FFT(:,i) = fft(PFC(:,i),NFFT)/L;

end

%Average FFT across all 7 subjects - CA1
Mean_CA1_FFT = mean(CA1_FFT,2);
% Mean_CA1_FFT_abs = 2*abs(Mean_CA1_FFT(1:NFFT/2+1));

%Average FFT across all 7 subjects - PFC
Mean_PFC_FFT = mean(PFC_FFT,2);
% Mean_PFC_FFT_abs = 2*abs(Mean_PFC_FFT(1:NFFT/2+1));

f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);

%LEFT HAND SIDE FIGURE
plot(f,2*abs(Mean_CA1_FFT(1:NFFT/2+1)),'r');
set(gca,'ylim', [0 2]);
set(gca,'xlim', [0 200]);

[C,cInd] = sort(2*abs(Mean_CA1_FFT(1:NFFT/2+1)));
CFloor = 0.1; %CFloor is the minimum amplitude value (ignore small values)
Amplitudes_CA1 = C(C>=CFloor); %find all amplitudes above the CFloor
Frequencies_CA1 = f(cInd(1+end-numel(Amplitudes_CA1):end)); %frequency of the peaks

%RIGHT HAND SIDE FIGURE
figure;plot(f,2*abs(Mean_PFC_FFT(1:NFFT/2+1)),'r');
set(gca,'ylim', [0 2]);
set(gca,'xlim', [0 200]);

[P,pInd] = sort(2*abs(Mean_PFC_FFT(1:NFFT/2+1)));
PFloor = 0.1; %PFloor is the minimum amplitude value (ignore small values)
Amplitudes_PFC = P(P>=PFloor); %find all amplitudes above the PFloor
Frequencies_PFC = f(pInd(1+end-numel(Amplitudes_PFC):end)); %frequency of the peaks

请帮忙!!我如何计算主要＆＃39;来自FFT的峰值频率，并忽略所有的“次要”和＃39;峰值（因为FFT没有平滑）。

Answer 1

FFT假设信号没有趋势（这称为静止信号），如果确实如此，那么这将给出0Hz处的主频率分量。尝试使用MATLAB函数detrend，您可能会发现这可以解决您的问题。

有些事情：

x = x - mean(x)
y = detrend(x, 'constant')