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FFT分析的最終指南
在OpenBCI GUI和Matlab中
這是OpenBCI和Matlab中FFT的最終指南��！
你可能想知道FFT是什么意思，你可能想使用它的一些值
在GUI中，但不知道在哪里以及如何實現，您可能需要重新實現
從GUI到Matlab的好看的FFT供將來使用…
從入門級到高級，希望你能在這里找到你所需要的一切
Lv1（初學者）：理解FFT圖
以下任務是本節的目標。如果你能回答所有的問題，
您可以跳過本節，繼續下一節。
//-------開始任務#1-------
任務1-1：閱讀情節
如果alpha頻帶定義為7–13Hz之間的頻帶，則可以看到
孫望舒2016.08.03發布
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下圖中該波段的峰值。那么頻率和
這個峰值的振幅？這是什么意思？
任務1-2：采樣率和時間跨度
如果FFT的長度為256，采樣率為250Hz。有多少
它計算毫秒的數據嗎？
任務1-3：箱子的中心頻率和索引
如果FFT的長度為256，采樣率為250Hz。如果箱子索引
從0開始，那么第25個bin的中心頻率是多少？索引是什么
20Hz屬于哪個箱子？
任務1-4：窗口功能
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使用窗口函數有什么好處？
任務1-5：緩沖區刷新和平滑因子
FFT緩沖區通常刷新自己的速度有多快？如果FFT的默認值
GUI中的平滑因子為0.75，您希望FFT圖是均勻的
時間越平滑，您應該選擇更高還是更低的值？
//------–任務結束#1----
首先，為什么選擇FFT？
眾所周知，腦波有時會表現出一些有節奏的行為。
例如，當一個健康的人閉上眼睛時，很可能是他們的眼睛
腦電波將顯示一種節奏模式，每秒振動7-13次，并且
這種模式被稱為阿爾法波。由于該特征與頻率相關，FFT
可用于輕松顯示上述頻率分量
例如alpha活動。
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α活性（你可以在兩個相鄰條之間計算大約10個峰值，即。
1秒10次）
什么是FFT？
快速傅立葉變換（FFT）是揭示有用信息的非常強大的工具
信號的頻率成分，即使信號受噪聲影響。
FFT源于傅立葉變換（FT），這是一種用于
通過將任何周期信號分解為
正弦波和余弦波的組合。為了適應數字信號，離散
提出了一種傅立葉變換，并將其命名為離散傅立葉變換
變換（DFT）。為了更有效地計算離散傅立葉變換，提出了一種更快的算法
開發了FFT。
從《金融時報》開始，下面是一個動畫（來自維基百科），說明了它是如何做到的
作品你可以看到一個方波信號被分解成正弦和余弦
不同頻率的波（頻率分量）和每個頻率
該分量具有特定的振幅（和相位，但我們將不詳細說明
這）。動畫中的藍色圖形稱為振幅譜。
它顯示了不同頻率下的振幅，其中水平軸
表示頻率，縱軸表示振幅。 |
