脑电信号谱图的理想参数是什么？

Question

我试图绘制一个EEG信号的谱图，其采样率为1000 Hz，并用14-70 Hz的带通进行滤波，信号的长度为440 (而且不能增加信号的长度)。信号(数据链接这里)如下所示：

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我尝试了以下参数值来绘制光谱图：

#plot spectrogram for a single channel
fs = 1000
nperseg = 200

plt.figure(figsize=(10,10))

f, t, Sxx = signal.spectrogram(Oz[0], fs, nperseg=nperseg, noverlap=nperseg-1)

plt.pcolormesh(t, f, Sxx, shading='gouraud')
plt.ylim([0,70])
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec]')
plt.show()

给出了这样的情节：

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有人能建议理想的参数设置来提高光谱图的分辨率吗？

编辑：以增强我的查询，我想知道如何确定参数的值，如nperseg、nperseg、window_size和noverlapE 213。如果我有采样率(Fs)、和信号的长度，它们又有什么关系呢？

Answer 1

我不知道你期望什么输出，但是out可以尝试改变pcolormesh的阴影。此外，您还可以添加一个窗口来计算光谱图。您还可以更改使用cmap表示光谱图所用的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import signal

my_data = np.genfromtxt('signal_value_spectro.csv', delimiter=',',skip_header=0)

Oz=my_data[1:,0]
fs = 1000
t = np.arange(len(Oz))/fs


# nperseg = len(Oz[0])-1
nperseg=50
f50, t50, Sxx_50 = signal.spectrogram(Oz, fs, nperseg=nperseg , noverlap=nperseg-1,window=signal.get_window('hann',nperseg))
nperseg=150
f150, t150, Sxx_150 = signal.spectrogram(Oz, fs, nperseg=nperseg , noverlap=nperseg-1,window=signal.get_window('hann',nperseg))
nperseg=350
f350, t350, Sxx_350 = signal.spectrogram(Oz, fs, nperseg=nperseg , noverlap=nperseg-1,window=signal.get_window('hann',nperseg))

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.subplot(211)
plt.plot(np.arange(len(Oz))/fs,Oz)  
plt.subplot(234)
plt.pcolormesh(t50, f50, Sxx_50, shading='auto',cmap = 'inferno')
plt.ylim([0,70])
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec], nperseg = 50')
plt.subplot(235)
plt.pcolormesh(t150, f150, Sxx_150, shading='auto',cmap = 'inferno')
plt.ylim([0,70])
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec], nperseg = 150')
plt.subplot(236)
plt.pcolormesh(t350, f350, Sxx_350, shading='auto',cmap = 'inferno')
plt.ylim([0,70])
plt.ylabel('Frequency [Hz]')
plt.xlabel('Time [sec], nperseg = 350')


plt.show()

但你最大的问题是信号的长度。你受到时间频率分辨率的限制。基本上，你将得到的频带数是nperseg的长度除以2，分布在间隔0，FS/2上。由于您的信号是440个样本，nperseg应该是情人。但是，如果你增加太多，你会失去时间分辨率。例如，如果nperseg = 50，则会有390个时间点，而id nperseg = 350只会有90个时间点。

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信息可以在文档https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.spectrogram.html中获得。