EEG数据的频率电压图 - Python中的FFT

Question

我有点不确定如何处理这个，因为它是一个对我来说不熟悉的主题，所以对我的代码的任何指导都将非常感激。我有一组eeg记录（18949个EEG记录，采样率为500Hz，其中记录为nV）。我试图从数据中创建频率对电压图，但到目前为止我还没有运气。

我的代码如下：

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")

我的结果图如下所示：

有人可以提供一些关于我可能在哪里出错的指导吗？

Answer 1

您的信号在时域中具有相当大的（至少相对于其他信号变化）DC偏移。在频域中，这将被绘制为0Hz的强线（由曲线轴隐藏），然后其他频率分量的幅度相对于0接近0。

为了获得更好的可视化效果，您应该使用公式20*log10(abs(Y))在Decibels (dB)中绘制频谱，这样您就可以看到其他频率成分。