Rosen的博客

文章目录时域信号分析平稳性连续小波变换离散小波变换小波包变换应用后续时域信号分析​ 时域信号的分析常常是基于相位、能量，甚至跨频率耦合实现的。​ 常见的时域信号分析方法为ERPS，即多通道脑波均值滤波，该方法需要注意的是需要进行基线标准化，将所有的数据放在同一个尺度上，使得任务相关活动与背景活动分隔开，更加趋向于正态分布。​ 但时域分析方法存在一定的缺点：抖动和非相位锁定的活动无法观测；可做的分析有限信噪比差且统计功效低平稳性​ 平稳性的定义为：时间序列的信号的统计特征是否

离散傅里叶变换（DFT）​ 在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离 散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作其周期延拓的变换。在 实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT 。​ 对于N点序列 x[n]0≤n≤Nx[n]_{0 \leq n \leq N}x[n]0≤n≤N​, 它的离散傅立叶变换为 (DFT)(\mathrm{DFT})(DFT) 为:X[k]=∑n=0N−1e−j2πNnkx[n]X[k]=\sum_{n