Wenden Sie eine Wavelet-Transformation an, um das EEG-Signal zu analysieren

Ich möchte die Morlet-Wavelet-Transformation anwenden, um meine EEG-Signale zu analysieren. Ich habe viele kurze Signale, jedes ist nur 1 Minute lang. und sie alle in 30Hz aufgenommen. Ich habe zwei Fragen:

Was ist im Morlet-Wavelet die beste Skala (Alpha) für meinen Fall?
Über den Kanteneffekt: Wie kann ich wissen / berechnen, welcher Teil meiner Daten aufgrund des Wavelet- "Kanteneffekts" beschädigt wird?

discrete-signals frequency wavelet

— Dov
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+ bitte verzeihen Sie mir, dass ich kein englischer Muttersprachler bin :)

— Dov

Denken Sie auch an das komplexe Morlet-Wavelet, von dem ich weiß, dass es im EEG-Material verwendet wird. Es passt in jeder Phase wie STFT. flic.kr/p/7oXfbT flic.kr/p/7oXfh6

— Endolith

Ich bin mir nicht sicher, ob es sich um eine diskrete Wavelet-Transformation (DWT) oder eine kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) handelt. Beide können für diskrete Signale ähnlich wie DFT und DTFT verwendet werden. Ich bin mir nicht sicher, ob jemand sie stattdessen als diskrete Zeit-Wavelet-Transformation bezeichnet. In jedem Fall ist die dyadische Wavelet-Transformation die nicht redundante (Anzahl der Samples in Anzahl der Koeffizienten out), und das nehmen wir normalerweise an, wenn wir über DWT sprechen. $=$

Es sieht so aus, als müssten Sie aufgrund Ihrer ersten Frage etwas mehr über die Wavelet-Transformation im Allgemeinen lesen. Die Wavelet-Transformation funktioniert nicht wie die Fourier-Transformation. Vielmehr ähnelt es der Kurzzeit-Fourier-Transformation , die eine Funktion von zwei Variablen ist: Frequenz und Zeit. In ähnlicher Weise ist die Wavelet-Transformation eine Funktion von Maßstab und Zeit. Dies bedeutet, dass Sie keine Waage auswählen und sich daran halten. Sie durchlaufen viele Skalen (im dyadischen Fall erhöhen sie die Zweierpotenzen) und berechnen die Transformation für jede.

Um Ihre zweite Frage zu beantworten, sind Randeffekte normalerweise nicht so einfach zu handhaben, und es gibt eine Vielzahl von Artikeln zu diesem Thema. Wenn Sie einfach nur wissen möchten, welcher Teil des transformierten Signals von ihnen beeinflusst wird, und es so aussieht, als ob Sie danach fragen, bietet dieses Papier eine gute Diskussion. Beachten Sie, dass die DWT wie die diskrete Fourier-Transformation eine kreisförmige Umhüllungssymmetrie aufweist. Daher ist der Umgang mit Kanten unerwünscht, wenn Sie auch eine perfekte inverse Transformation erzielen möchten. In diesem Artikel finden Sie eine Diskussion darüber sowie eine Möglichkeit, Kantenartefakte zu beseitigen.

— Phonon
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