【无标题】

已于 2023-07-06 10:39:40 修改
阅读量543 收藏 1
点赞数
文章标签： matlab 信号处理
于 2023-07-06 10:21:29 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45538220/article/details/122025471
版权

从公式到代码详细解析PLV（锁相值 ）

        </div>
        <div class="article-info-box">
            <div class="article-bar-top">
                <img class="article-type-img" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/original.png" alt="">
                <div class="bar-content">
                  <a class="follow-nickName " href="https://blog.youkuaiyun.com/qq_45538220" target="_blank" rel="noopener" title="＾哪来的＆永远～">＾哪来的＆永远～</a>
                <img class="article-time-img article-heard-img" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newUpTime2.png" alt="">
                <span class="time">已于&nbsp;2022-04-26 20:58:41&nbsp;修改</span>
                <img class="article-read-img article-heard-img" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/articleReadEyes2.png" alt="">
                <span class="read-count">4988</span>
                <a id="blog_detail_zk_collection" class="un-collection" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_823&quot;,&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.4232&quot;,&quot;ab&quot;:&quot;new&quot;}">
                    <img class="article-collect-img article-heard-img un-collect-status isdefault" style="display:inline-block" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/tobarCollect2.png" alt="">
                    <img class="article-collect-img article-heard-img collect-status isactive" style="display:none" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/tobarCollectionActive2.png" alt="">
                    <span class="name">收藏</span>
                    <span class="get-collection" style="color: rgb(153, 154, 170);">
                        62
                    </span>
                </a>
                </div>
            </div>
            <div class="blog-tags-box">
                <div class="tags-box artic-tag-box">
                        <span class="label">文章标签：</span>
                            <a data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_626&quot;,&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.4223&quot;,&quot;strategy&quot;:&quot;算法&quot;,&quot;ab&quot;:&quot;new&quot;,&quot;extra&quot;:&quot;{\&quot;searchword\&quot;:\&quot;算法\&quot;}&quot;}" class="tag-link" href="https://so.youkuaiyun.com/so/search/s.do?q=%E7%AE%97%E6%B3%95&amp;t=all&amp;o=vip&amp;s=&amp;l=&amp;f=&amp;viparticle=" target="_blank" rel="noopener">算法</a>
                </div>
            </div>
            <div class="up-time"><span>于&nbsp;2022-04-26 20:46:12&nbsp;首次发布</span></div>
            <div class="slide-content-box">
                <div class="article-copyright">
                    <div class="creativecommons">
                        版权声明：本文为博主原创文章，遵循<a href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/" target="_blank" rel="noopener"> CC 4.0 BY-SA </a>版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
                    </div>
                    <div class="article-source-link">
                        本文链接：<a href="https://blog.youkuaiyun.com/qq_45538220/article/details/124435846" target="_blank">https://blog.youkuaiyun.com/qq_45538220/article/details/124435846</a>
                    </div>
                </div>
            </div>
            
            <div class="operating">
                <a class="href-article-edit slide-toggle">版权</a>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>

<article class="baidu_pl">
    <div id="article_content" class="article_content clearfix">
    <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_views-25cebea3f9.css">
            <div id="content_views" class="markdown_views prism-atom-one-dark">
                <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;">
                    <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path>
                </svg>
                <p>1、<strong>作用</strong>：估计两个神经电或生物磁信号之间的瞬时相位关系。<br> 2、<strong>步骤</strong>：①选择感兴趣的频段对原始信号进行带通滤波<br> ②利用<a href="https://so.youkuaiyun.com/so/search?q=%E5%B8%8C%E5%B0%94%E4%BC%AF%E7%89%B9&amp;spm=1001.2101.3001.7020" target="_blank" class="hl hl-1" data-report-click="{&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.7020&quot;,&quot;dest&quot;:&quot;https://so.youkuaiyun.com/so/search?q=%E5%B8%8C%E5%B0%94%E4%BC%AF%E7%89%B9&amp;spm=1001.2101.3001.7020&quot;,&quot;extra&quot;:&quot;{\&quot;searchword\&quot;:\&quot;希尔伯特\&quot;}&quot;}" data-tit="希尔伯特" data-pretit="希尔伯特">希尔伯特</a>变换计算信号的瞬时相位,如图Fig1<br> ③计算PLV，如图Fig2<br> 思考<em>为什么要分频</em>：因为利用希尔伯特变换计算窄带信号的瞬时相位会更准确。<br> <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/7a6a77f559cd4c09afaf403de54bf145.png" alt="在这里插入图片描述"><br> 3、<strong>公式及解释</strong><br> <img src="https://img-blog.csdnimg.cn/86436ab8c387464683ec3b51b03b7823.png" alt="在这里插入图片描述"></p>

4、trial和electrode之间的关系如下：
在这里插入图片描述
5、举个例子：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
6、计算自己数据的PLV—matlab代码

clc
clear
data_on = pop_loadset('epoch_65_s5.set'); % 加载自己的数据
% eegData：[62, 650, 5],62表示62导，5表示有5个trail/epoch，650表示每一个epoch的时长
eegData = data_on.data;
srate = 500; %采样频率  产生的信号的总时间长度 t = dt*采样数 = 采样数/Fs = 650/500 = 1.3s = 1300ms
filtSpec.order = 50;
filtSpec.range = [4 7]; %theta波段
%% 绘制原始信号(叠加平均)
figure;
Data_17 = squeeze(eegData(17, :, :));
Data_17 = squeeze(mean(Data_17,2));
plot((0:size(eegData, 2)-1)/srate, Data_17,'r');
hold on;
Data_20 = squeeze(eegData(20, :, :));
Data_20 = squeeze(mean(Data_20, 2));
plot((0:size(eegData, 2)-1)/srate, Data_20);
xlabel('Time (s)'); ylabel('Original Signal');
set(gca,'Box','off')
saveas(gcf, 'SIGNAL', 'png')
%% 开始计算PLV

numChannels = size(eegData, 1);
numTrials = size(eegData, 3); % 刺激数
%% 创建逻辑列
if ~exist(‘dataSelectArr’, ‘var’)
dataSelectArr = true(numTrials, 1);
% true(n, m)：该函数创建nm的矩阵，该方阵的所有元素为逻辑真，即1，这里是5行1列
else
if ~islogical(dataSelectArr) % islogical判断对象是否为逻辑类型的数据（true/false）
error(‘Data selection array must be a logical’);
end
end
numConditions = size(dataSelectArr, 2); % 是指返回dataSelectArr的列数，故numConditions=1
%% 滤波
filtPts = fir1(filtSpec.order, 2/sratefiltSpec.range); % 滤波窗函数
filteredData = filter(filtPts, 1, eegData, [], 2);
%% 计算瞬时相位
for channelCount = 1:numChannels
% 取滤波后每一个导联的所有trail并进行希尔伯特变换，最后利用angle()函数计算相位角
% squeeze删除单一维度，矩阵压缩
filteredData(channelCount, :, :) = angle(hilbert(squeeze(filteredData(channelCount, :, :))));
end
%% 计算PLV
disp(size(filteredData, 2));
plv = zeros(size(filteredData, 2), numChannels, numChannels, numConditions);
for channelCount = 1:numChannels-1 % 取第一个导联所有trail的相位角
channelData = squeeze(filteredData(channelCount, :, :));

<span class="token keyword">for</span> compareChannelCount <span class="token operator">=</span> channelCount<span class="token operator">+</span><span class="token number">1</span><span class="token operator">:</span>numChannels <span class="token operator">%</span> 取第二个导联的相位角
    compareChannelData <span class="token operator">=</span> <span class="token function">squeeze</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">filteredData</span><span class="token punctuation">(</span>compareChannelCount<span class="token punctuation">,</span> <span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
    <span class="token keyword">for</span> conditionCount <span class="token operator">=</span> <span class="token number">1</span><span class="token operator">:</span>numConditions
        <span class="token operator">%</span> <span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span>A<span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span>按行求和<span class="token punctuation">,</span><span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span>conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token operator">=</span><span class="token number">5</span><span class="token punctuation">,</span>表示有<span class="token number">5</span>个trail，即：N<span class="token operator">=</span><span class="token number">5</span>
        <span class="token operator">%</span> <span class="token function">exp</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1</span>i<span class="token operator">*</span>theta<span class="token punctuation">)</span>返回解析函数
        <span class="token function">plv</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> channelCount<span class="token punctuation">,</span> compareChannelCount<span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">=</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">abs</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">exp</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1</span>i<span class="token operator">*</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">-</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">compareChannelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token operator">/</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span><span class="token operator">%</span> 计算PLV，<span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span>x<span class="token punctuation">,</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span><span class="token operator">%</span>行求和
    end
end

%% 下面这一块代码就是先求幅度abs，再求和sum，你会发现plv都等于1
% for compareChannelCount = channelCount+1:numChannels % 取第二个导联的相位角
% compareChannelData = squeeze(filteredData(compareChannelCount, :, :));
% for conditionCount = 1:numConditions
% % sum(A,2)按行求和,sum(dataSelectArr(:,conditionCount))=5,表示有5个trail，即：N=5
% % exp(1itheta)返回解析函数
% plv(:, channelCount, compareChannelCount, conditionCount) = ...
% sum(abs(exp(1i(channelData(:, dataSelectArr(:, conditionCount)) - ...
% compareChannelData(:, dataSelectArr(:, conditionCount))))), 2)/...
% sum(dataSelectArr(:, conditionCount));% 计算PLV，sum(x,2);%行求和
% end
% end

<span class="token operator">%</span><span class="token operator">%</span> 遮一部分是对上面plv公式的拆解，更好理解每一部分计算出来的结果分别表示什么
aaaaa <span class="token operator">=</span> <span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">1</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
bbbbb <span class="token operator">=</span> <span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">-</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">compareChannelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
ccccc <span class="token operator">=</span> <span class="token function">exp</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1</span>i<span class="token operator">*</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">-</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">compareChannelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
ddddd <span class="token operator">=</span> <span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">exp</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1</span>i<span class="token operator">*</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">-</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">compareChannelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
eeeee <span class="token operator">=</span> <span class="token function">abs</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">exp</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">1</span>i<span class="token operator">*</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">channelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span> <span class="token operator">-</span> <span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span><span class="token punctuation">.</span>
        <span class="token function">compareChannelData</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>
kkkkk <span class="token operator">=</span> <span class="token function">sum</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token function">dataSelectArr</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token operator">:</span><span class="token punctuation">,</span> conditionCount<span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">)</span><span class="token punctuation">;</span>

end
plv = squeeze(plv);
%% 绘制通道17和20之间的PLV，
figure; plot((0:size(eegData, 2)-1)/srate, squeeze(plv(:, 17, 20, :)));
xlabel(‘Time (s)’); ylabel(‘Plase Locking Value’);
set(gca,‘Box’,‘off’)
saveas(gcf, ‘PLV’, ‘png’)

  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
  • 59
  • 60
  • 61
  • 62
  • 63
  • 64
  • 65
  • 66
  • 67
  • 68
  • 69
  • 70
  • 71
  • 72
  • 73
  • 74
  • 75
  • 76
  • 77
  • 78
  • 79
  • 80
  • 81
  • 82
  • 83
  • 84
  • 85
  • 86
  • 87
  • 88
  • 89
  • 90
  • 91
  • 92
  • 93

7、核心代码解释：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

8、上述计算过程如下图所示：
在这里插入图片描述
9、PLV代码（function）

链接：https://pan.baidu.com/s/1gYOW36tZBQdmzcBWklC6IA
提取码：0pyg

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识
算法技能树首页概览 48812 人正在系统学习中
＾哪来的＆永远～ 
            <a class="tool-attend tool-bt-button tool-unbt-attend" href="javascript:;">已关注</a>
          <a class="tool-item-follow active-animation" style="display:none;">关注</a>
        </div>
    </div>
    <div class="toolbox-middle">
      <ul class="toolbox-list">
        <li class="tool-item tool-item-size tool-active is-like" id="is-like">
          <a class="tool-item-href">
            <img style="display:none;" id="is-like-imgactive-animation-like" class="animation-dom active-animation" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/tobarThumbUpactive.png" alt="">
            <img class="isactive" style="display:none" id="is-like-imgactive" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newHeart2021Active.png" alt="">
            <img class="isdefault" style="display:block" id="is-like-img" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newHeart2021Black.png" alt="">
            <span id="spanCount" class="count " style="color: rgb(153, 154, 170);">
                9
            </span>
          </a>
          <div class="tool-hover-tip"><span class="text space">点赞</span></div>
        </li>
        <li class="tool-item tool-item-size tool-active is-unlike" id="is-unlike">
          <a class="tool-item-href">
            <img class="isactive" style="margin-right:0px;display:none" id="is-unlike-imgactive" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newUnHeart2021Active.png" alt="">
            <img class="isdefault" style="margin-right:0px;display:block" id="is-unlike-img" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newUnHeart2021Black.png" alt="">
            <span id="unlikeCount" class="count " style="color: rgb(153, 154, 170);"></span>
          </a>
          <div class="tool-hover-tip"><span class="text space">踩</span></div>
        </li>
        <li class="tool-item tool-item-size tool-active is-collection ">
          <a class="tool-item-href" href="javascript:;" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_824&quot;,&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.4130&quot;,&quot;ab&quot;:&quot;new&quot;}">
            <img style="display:none" id="is-collection-img-collection" class="animation-dom active-animation" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/tobarCollectionActive.png" alt="">
            <img class="isdefault" id="is-collection-img" style="display:block" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newCollectBlack.png" alt="">
            <img class="isactive" id="is-collection-imgactive" style="display:none" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newCollectActive.png" alt="">
            <span class="count get-collection" id="get-collection" style="color: rgb(153, 154, 170);">
                62
            </span>
          </a>
          <div class="tool-hover-tip collect">
            <div class="collect-operate-box">
              <span class="collect-text" id="is-collection">
                收藏
              </span>
            </div>
          </div>
          <div class="tool-active-list">
            <div class="text">
              觉得还不错?
              <span class="collect-text" id="tool-active-list-collection">
                一键收藏
              </span>
             <img id="tool-active-list-close" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/collectionCloseWhite.png" alt="">
            </div>
          </div>
        </li>
            <li class="tool-item tool-item-size tool-active tool-item-reward">
              <a class="tool-item-href" href="javascript:;" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_830&quot;,&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.4237&quot;,&quot;dest&quot;:&quot;&quot;,&quot;ab&quot;:&quot;new&quot;}">
                <img class="isdefault reward-bt" id="rewardBtNew" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newRewardBlack.png" alt="打赏">
                <span class="count" style="color: rgb(153, 154, 170);"></span>
              </a>
              <div class="tool-hover-tip"><span class="text space">打赏</span></div>
            </li>
      <li class="tool-item tool-item-size tool-active tool-item-comment">
        
          <a class="tool-item-href go-side-comment" data-report-click="{&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.7009&quot;}">
          <img class="isdefault" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newComment2021Black.png" alt="">
          <span class="count" style="color: rgb(153, 154, 170);">8</span>
        </a>
        <div class="tool-hover-tip"><span class="text space">评论</span></div>
      </li>
      <li class="tool-item tool-item-bar">
      </li>
      <li class="tool-item tool-item-size tool-active tool-QRcode" data-type="article" id="tool-share">
        <a class="tool-item-href" href="javascript:;" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;1582594662_002&quot;,&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.4129&quot;,&quot;ab&quot;:&quot;new&quot;}">
          <img class="isdefault" src="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/pc/img/newShareBlack.png" alt="">
        </a>
          <div class="QRcode" id="tool-QRcode" style="display: none;">
        <div class="share-bg-icon icon1 icon2" id="shareBgIcon"></div>
          <div class="share-bg-box">
            <div class="share-content">
                <img class="share-avatar" src="https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/e95cb9b9d14a87dd6dd85b2aa50e6426.png" alt="">
              <div class="share-tit">
                从公式到代码详细解析PLV（锁相值）
              </div>
              <div class="share-dec">
                **1、作用：**估计两个神经电或生物磁信号之间的瞬时相位关系。**2、步骤：**①选择感兴趣的频段对原始信号进行带通滤波②利用希尔伯特变换计算信号的瞬时相位,如图Fig1③计算PLV，如图Fig2思考为什么要分频：因为利用希尔伯特变换计算窄带信号的瞬时相位会更准确。3、公式及解释4、trial和electrode之间的关系如下：5、举个例子：6、计算自己数据的PLV—matlab代码clccleardata_on = pop_loadset('epoch_65_s5.set
              </div>
              <a id="copyPosterUrl" class="url" data-report-click="{&quot;spm&quot;:&quot;1001.2101.3001.7493&quot;}">复制链接</a>
            </div>
            <div class="share-code">
              <div class="share-code-box" id="shareCode"><canvas width="65" height="65"></canvas><img style="display: none;"></div>
              <div class="share-code-text">扫一扫</div>
            </div>
          </div>
            <div class="share-code-type"><p class="hot" data-type="hot"><span>热门</span></p><p class="vip" data-type="vip"><span>VIP</span></p></div>
        </div>
      </li>
    </ul>
  </div>
  <div class="toolbox-right">
PLV - 锁相 值：计算跨试验的两个信号之间的 锁相 值。-matlab开发
05-29
根据 Lachaux、Rodriguez、Martinerie 和 Varela (1999) 的说法，计算跨试验的两个信号之间的 锁相 值。 PLV 值的范围从0（表示随机相位差）到1（表示固定相位差）。 看： Lachaux, JP, Rodriguez, E., Martinerie, J., & Varela, FJ (1999)。 测量大脑信号的相位同步。 人脑图谱，8(4)，194-208。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10619414
matlab plv,性能 – Matlab tic toc精度_Travel Back的博客
7-5
matlab’s doc,在matlab中测量的时间是多久.我们可以看到“tic和toc [offer]最高的准确性和最可预测的行为”.我认为这是有效的声明. 在这里观察到的性能下降并不是由于对经过时间的不良测量,而是与使用imshow或drawow功能无关.我会认...
保利威Polyv云直播、点播官方uni-app插件_uniapp引入 plv_我是高手...
7-5
插件地址:https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=2802 uni-app云点播Demo(播放器皮肤Demo):https://github.com/polyv/polyv-uniapp-vod-demo  uni-app云点播iOS离线打包工程: https://github.com/polyv/polyv-uniapp-vod-plu...
matlab plv,一种基于微状态的脑功能网络构建方法与流程
weixin_35963855的博客
03-16 2079
本发明涉及脑功能网络研究技术领域，更具体而言，涉及一种基于微状态的脑功能网络构建方法。背景技术：复杂网络作为近年来一种新兴的数据分析方法，被应用于各个方面。由于大脑是一个十分复杂的系统，不同神经元之间相互联系构成了一个复杂的脑网络，且这个网络具有非线性、混沌等方面的特点，因此人们逐渐使用复杂网络理论对大脑进行研究。通常脑网络可以分为结构性网络以及功能性网络。结构性网络主要是以大脑的脑区为节点，以它...
神经元振荡中相位幅 值耦合的量化： 锁相 值、平均向量长度、调制指数和广义线性模型交叉频率耦合
cc1609130201的博客
08-10 3791
相位振幅耦合是研究脑电和脑磁图中认知过程的一个很有前途的方法。由于概念新颖，文献中采用了多种方法来计算相幅耦合。本文利用模拟数据对 锁相 值( PLV)、平均向量长度(MVL)和调制指数(MI)这三种最常用的相幅耦合测量方法和广义线性模型交叉频率耦合(GLM-CFC)方法的性能进行了比较。我们结合了以前的文章的优点，并使用一个真实的数据模拟检查调节变量，并提供推论的统计数据，以比较所有四个指标的相位-幅度耦合。分析表明，当存在单相（monophasic）耦合时，这四个指标都能成功地区分耦合强度和耦合宽度。而MVL
Phase Locking Value ( PLV) 神经信号的 锁相 值
weixin_33713503的博客
03-04 5149
Source: NeuroBytes Phase Locking Value ( PLV) is a statistic that can be used to investigate task-induced changes in long range synchronization of neural activity from EEG data. This method is introdu...
PLV - phase locking value 锁相 值 MATLAB 代码
leeble021的博客
07-26 1556
今天为了研究生工作需要，一直在找 PLV的 代码。因为有的 代码很难用，在这里分享一下我找到的相对好用的 代码。

代码地址如下：

https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/71739-plv-phase-locking-value?s_tid=srchtitle

代码如下：

function [ plv ] = PLV( phase_sig1, phase_sig2 )
% Compute the Phase Locking Value be


计算脑电信号相位锁定 值 Phase Locking Value
Dong的博客
06-15 4783
脑电信号相位相关信息计算
matlab plv,pn_eeg PLV
weixin_30193461的博客
03-16 620
pn_eeg PLV所属分类：其他开发工具：matlab文件大小：2KB下载次数：23上传日期：2019-04-23 20:00:42上 传 者：wfffffff说明：计算EEG数据集的 锁相 值( PLV)。％％输入参数：eegData是3D矩阵numChannels x numTimePoints x numTrials srate是EEG数据的采样率filtSpec是用于在期望的感兴趣频带中过滤...
【转载】EEG中常用的功能连接指标汇总
qq_32793161的博客
11-29 3661
EEG中常用的功能连接指标汇总

功能连接（Functional connectivity, FC）可以说是EEG研究中的一个非常重要的方法。对于正常的大脑高级认知功能来说，往往并不仅仅是单独的某个脑区在起作用，而是更加依赖于不同脑区之间的相互协同工作，因此研究不同脑区的功能连接对我们理解大脑的大脑高级认知功能机制来说非常重要。那么究竟什么是功能连接，如何定量测量不同脑区之间的功能连接呢？所谓的功能连接其实就是用某种方法来测量两种信号之间的依赖或相关程度。在EEG领域中，研究者提出了非常丰富的算法来测定两种


matlab相位计算 公式,matlab计算神经电信号相位锁定 值（ PLV）
weixin_42593130的博客
03-17 819
Phase Locking ValuePhase Locking Value ( PLV) is a statistic that can be used to investigate task-induced changes in long range synchronization of neural activity. This method is introduced in Lachaux ...
EEG脑电处理matlab工具包-eeglab
04-26
基于matlab的EEG脑电处理工具包-eeglab，能够方便脑电处理
脑电信号相位锁定 值（eeg- plv）
10-29
脑电信号不同通道之间相位所定 值，计算脑电不同电极之间的 PLV
PLV_电位_ PLV_相位 锁相_
09-30
计算LFP信号之间的相位 锁相矩阵，从而可以对局部场电位信号进行分析。
matlab开发-PhaseLockingValue
08-26
matlab开发-PhaseLockingValue。计算神经电信号的 锁相 值（ PLV）。
matlab开发-PhaseLockingValue_ 锁相 值phaselockingvalue绘图,matlab 代码计算 plv
06-24
matlab开发-PhaseLockingValue。计算神经电信号的 锁相 值（ PLV）。
系统梳理EEG中常用的功能连接指标—系列2（终）
悦影科技
05-23 3447
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 在上一篇文章《系统梳理EEG中常用的功能连接指标—系列1》中，笔者对皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）、波谱相干（Spectral coherence）、互信息（Mutual information,MI）、相锁 值（Phase Locking Value, PLV）4个功能连接指标的计算方法、优缺点进行了介绍。本文为系列2，继续对相关的功能连接指标进行梳理。 5.相滞指数（Phase lag index，
一种用于EEG超扫描研究的分析流程
最新发布
悦影科技
08-10 280
超扫描方法使研究人员可以在自然环境中测量两个或更多个体之间神经活动的动态相互排列。超扫描研究日益增多需要开发一种透明且经过验证的数据分析方法，以进一步推动该领域的进一步发展。我们开发并测试了双脑电图分析流程（DEEP）。在对数据进行预处理之后，DEEP 允许用户计算 锁相 值 ( PLV) 和跨频 PLV来作为每个参与者的脑间相位对齐，时频响应和 EEG 功率的指标。1.背景 超扫描技术的引入使我们可以同时记录两个或多个个体的神经活动。使用这种新技术，研究人员可以测量自然环境中交互伙伴之间神经过程的动态相互对齐，
频响函数matlab 代码-Phase-Coherence-for-Python:在给定频率下计算相位一致性的函数
06-16
频响函数matlab 代码Python 的相位一致性 在给定频率下计算相位一致性的函数 关于方法 一些背景 该函数计算不同测量中感兴趣频率的相位相干性。 相位相干 值表示相位在不同测量中的一致性。 相位相干 值介于 0 和 1 之间：1 表示完美的相位相干性，0 表示没有相位相干性。 这种方法通常用于脑电图 (EEG) 分析，以确定跨试验在特定频率下神经React的相位一致性。 例如，研究人员经常选择在呈现的刺激频率下研究相位一致性。 请注意，相同的方法有时被称为 锁相 值 ( PLV)——尽管 PLV 的一些实现使用时间序列滤波器而不是在频域中进行分析，如这里使用的那样。 该方法在以下论文中描述： Picton, TW, John, MS, Dimitrijevic, A., & Purcell, D. (2003)。 人类听觉稳态React：Respuestas auditivas de estado estable en humanos。 国际听力学杂志，42（4），177-219。 方法的扩展 该方法可用于检查除神经数据以外的时间序列数据中的模式。 入门 先决条件 代码是使用 Python
PlV matlab程序_matlab geopiv, matlab pivlab 代码-教育 代码类资源
06-29
实验流体力学的 PIV的matlab程序，很好用。在matlab上可以运行。

“相关推荐”对你有帮助么？

  • 非常没帮助
  • 没帮助
  • 一般
  • 有帮助
  • 非常有帮助
提交

最新评论

您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？

  • 强烈不推荐
  • 不推荐
  • 一般般
  • 推荐
  • 强烈推荐
提交 
  </div>
Alex龙雅
关注
计算脑电信号相位锁定值 Phase Locking Value
Dong的博客
06-15 8396
脑电信号相位相关信息计算
PLV（Phase Locking Value，相位锁定值）的原理和计算
GuFrank的博客
07-12 3919
PLV（Phase Locking Value，相位锁定值）是一种用于量化两个信号之间相位同步性的统计量。它常用于神经科学研究，特别是在分析脑电图（EEG）数据时，用来评估不同脑区之间的同步活动。PLV的基本思想是通过比较两个信号的相位差来评估它们的同步性。计算脑电信号的PLV是一种常见的相位同步指标，用于评估不同脑区之间的相位同步程度。
PLV - 锁相值：计算跨试验的两个信号之间的锁相值。-matlab开发
05-29
根据 Lachaux、Rodriguez、Martinerie 和 Varela (1999) 的说法，计算跨试验的两个信号之间的锁相值。 PLV值的范围从0（表示随机相位差）到1（表示固定相位差）。 看： Lachaux, JP, Rodriguez, E., Martinerie, J., & Varela, FJ (1999)。 测量大脑信号的相位同步。 人脑图谱，8(4)，194-208。 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10619414
脑电PLV、SL等参数计算（不用每条数据都去点工具箱，好麻烦，太累了）
weixin_43814626的博客
07-06 638
但是每条数据都要建立一个工程，要崩溃了，为了偷懒，就想找到一个简单的方法，代码自动化好像不错，哈哈，那就debug吧，去找到了计算相关参数时调用的函数，用它的方法改成自己的函数用代码调用。比如SL计算的函数是H_methods_SL，我把它保存成自己的函数eeg_SL进行调用，matlab遍历文件夹里的所有数据，自动进行SL计算，每条数据计算后都自动保存到一个新文件夹中，只需要点下运行，就可以干别的事情去了，简直不要太开心了，哈哈哈哈哈哈哈哈哈。% path = 'G:\EEGdata\你的数据路径\';
python实现跨频耦合：PLV、MV L、MI
qq_45538220的博客
08-28 3554
神经科学的核心问题之一是神经活动如何在不同的空间和时间尺度上协调。跨频率耦合(Cross-frequency coupling, CFC)已被提出在时间和空间尺度上协调神经动力学。时间尺度：神经振荡之间的相幅耦合。例如，低频振荡的相位可以影响高频振荡的振幅，从而调节神经活动的时序，实现信息处理和集成。空间尺度：神经振荡之间的空间耦合。例如，不同频率范围内的神经振荡可以在不同脑区之间相互调节，形成神经网络，实现信息的传递和整合。
c#实现无标题栏窗口的拖动
09-05
本篇文章将详细讲解如何在C#中实现这种无标题栏窗口的拖动以及其他基本操作。 首先，为了实现无标题栏窗口的拖动，我们需要处理窗体的鼠标事件。窗体的`FormBorderStyle`属性应设置为`None`，这会去除窗体的边框和...
Qt无标题窗口
05-21
在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架创建一个无标题窗口，这在界面设计和自定义标题栏美化中非常有用。我们将关注`framelesswidget.cpp`、`main.cpp`、`framelesswidget.h`等核心文件，理解它们在实现无标题窗口...
C#创建无标题栏窗体
03-16
摘要:C#源码,菜单窗体,无标题栏窗体　C#创建无标题栏窗体源码，实际上是动态显示或隐藏窗体的标题栏，当隐藏的时候就类似窗体没有了标题栏，当显示标题栏的时候，鼠标按住标题栏即可拖动窗体，以前记得网友需要此...
Delphi实现拖动按钮移动无标题栏窗口
05-11
摘要:Delphi源码,界面编程,窗体拖动,无标题栏 无标题栏的窗体的拖动功能实现，Delphi添加一个可拖动窗体的按钮，通过对此按钮的控制可移动窗体，实现按住标题栏移动窗口的功能，无标题栏也就不能显示最大化、最小化...
VC去掉'无标题'字样的方法.zip
11-21
在使用Visual C++进行编程时，我们经常会在创建新的窗口或者对话框时默认看到标题栏显示为“无标题”。这可能会对用户界面的美观性和专业性造成一定的影响。本资料包提供了一种方法来帮助开发者去掉这个“无标题”...
脑电信号相位锁定值（eeg-plv）
10-29
脑电信号不同通道之间相位所定值，计算脑电不同电极之间的PLV
PLV_电位_PLV_相位锁相_
09-30
计算LFP信号之间的相位锁相矩阵，从而可以对局部场电位信号进行分析。
锁相值：计算神经电信号的锁相值 (PLV)。-matlab开发
05-30
锁相值 (PLV) 是一种统计数据，可用于研究任务引起的神经活动远程同步变化。 该方法在Lachaux et al。，（1999）Human Brain Mapping中引入。 该方法的直观摘要显示在“屏幕快照”文件中。 请注意，图中所示的基线规范化过程尚未在脚本中实现。 这种估计 PLV 的特定实现使用希尔伯特变换而不是小波。 要了解更多信息，请阅读我的博客条目 - http://praneethnamburi.wordpress.com/2011/08/10/plv/ 如果您有任何意见/建议，请告诉我！
神经元振荡中相位幅值耦合的量化：锁相值、平均向量长度、调制指数和广义线性模型交叉频率耦合
cc1609130201的博客
08-10 6851
相位振幅耦合是研究脑电和脑磁图中认知过程的一个很有前途的方法。由于概念新颖，文献中采用了多种方法来计算相幅耦合。本文利用模拟数据对锁相值(PLV)、平均向量长度(MVL)和调制指数(MI)这三种最常用的相幅耦合测量方法和广义线性模型交叉频率耦合(GLM-CFC)方法的性能进行了比较。我们结合了以前的文章的优点，并使用一个真实的数据模拟检查调节变量，并提供推论的统计数据，以比较所有四个指标的相位-幅度耦合。分析表明，当存在单相（monophasic）耦合时，这四个指标都能成功地区分耦合强度和耦合宽度。而MVL
整流2-单同步坐标锁相原理+算法+代码
weixin_41270987的博客
04-17 5896
锁相环原理 锁相环算法 锁相环代码块 下面展示一些 内联代码片。 // A code block var foo = 'bar'; // An highlighted block /******************************************************************* *函数名称:PhaseLock() *功能描述:锁相处理模块 *输入参数: *输出参数: *调用函数: *详细描述:0到360对应0到4000H,2.14格式 **********
基于EEG的脑网络功能连接矩阵构建
最新发布
准六边形战士的博客
11-22 2464
基于EEG的脑网络功能连接矩阵构建
基于图论的脑功能连通性脑电图建模
cc1609130201的博客
10-25 2513
图论指标在神经工效学中的应用将帮助科学家研究日常活动中的连接模式，并可能提供更丰富的关于大脑活动的信息。在手指运动、记忆的存储和检索、高工作负荷，在任务上花费的时间增加和涉及精神疲劳的任务中，都证明了小世界网络的存在。神经紊乱网络，脑疾病和功能障碍网络，衰老的大脑拓扑特性，静息状态网络，以及高脑功能网络，如感知、解决问题、记忆和注意力的研究已经取得了一定的进程。上述研究的结果支持皮质-皮质功能耦合的概念——主要在大脑皮层的额叶、中央叶和顶叶——可以在短时间内表征大脑在精神疲劳时的特征。
锁相的ＳＰＷＭ算法程序
u013024206的专栏
05-17 3314
#include "DSP2833x_Device.h" // DSP2833x Headerfile Include File #include "DSP2833x_Examples.h" // DSP2833x Examples Include File #define CPU_CLK 50e6 #define PWM_CLK 6000 //
Visual C++移除无标题窗口字样的技巧
资源摘要信息:"VC去掉'无标题'字样的方法.zip" 在使用Visual C++（简称VC++）进行Windows应用程序开发时，有时会发现新建的窗口默认标题栏显示为“无标题”，这通常是因为窗口的标题没有被正确设置。本压缩包提供的...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值