时域、频域和时频分析的区别

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首先，EEG信号的数据是什么样的？

原始的EEG数据是由很多个样本点数所构成的一个有限的离散的时间序列数据。至于样本点数的多少，则由采样率所决定，比如采样率为1000Hz，那么每秒就有1000个数据样本点。其中，每个样本点数据代表的是脑电波幅的大小，物理学上称为电压值，单位为伏特（V），由于脑电信号通常较弱，所以更常使用的单位为微伏(μV)。

时域分析

因此，原始的EEG信号就是一个时域上的数据。时域分析关注的是EEG波幅随时间进程的变化情况，事件相关电位（ERP）分析就是最常用的时域分析方法，能够快速得到由某个事件（刺激）所引起的波幅值的变化，如常见的事件相关电位成分P300、MMN、N400等。时域分析的优点在于其计算简单和快速，而且由于不需要进行滤波处理，相较于频域分析/时频分析具有更高的时间精度和准确性。

ERP分析

频域分析

然而，时域分析并不足以全面反映EEG信号中所蕴藏的信息。我们常说的α波、β波、γ波等就是根据不同频率的EEG信号来进行划分的，反映的是脑电信号随时间变化的快慢。

脑电信号的三个维度（Li et al., 2016）

因此，频域分析实现的是EEG信号从时域到频域的转换，频域分析的结果为各个频率上的能量值分布，也就是我们常说的power值，可以简单理解为振幅的平方，单位为μV2.