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我有一些以 256Hz 采样的 64 通道脑电图数据，我正在尝试对每个通道进行时频分析并绘制频谱图。

数据存储在 NumPy 3d 数组中，其中一个维度的长度为 256，每个元素包含所有采样时间点的微伏读数（每个数据通道的总长度为 1 秒）。

需要明确的是：我的 3D 阵列是 64 256 913（电极 * 电压 * 试验）。试验只是一次试验的一次试验。所以我想做的是从一次试验中取出一个电极，以及整个一维电压矢量，然后创建一个时频频谱图。例如，我想从 data[0,:,0] 创建一个频谱图。

对于每个电极，我想要一个图，其中 y 轴是频率，x 轴是时间，颜色/强度是功率

我试过在 python 中使用它：

from matplotlib.pyplot import specgram
#data = np.random.rand(256)
specgram(data, NFFT=256, Fs=256)

这给了我一些看起来像这样的东西：

在此处输入图像描述

马上，这对我来说看起来不正确，因为轴范围不正确

此外，当我对所有 EEG 通道运行相同的代码时，我的所有数据都会得到完全相同的图（即使我已经验证每个通道的数据都不同）

我对信号处理还很陌生，在我的数据布局方式或我的功能使用方式上是否有什么地方出错了？

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从函数的文档中specgram：

绘制频谱图。

来电签名：

specgram（x，NFFT=256，Fs=2，Fc=0，detrend=mlab.detrend_none，window=mlab.window_hanning，noverlap=128，cmap=None，xextent=None，pad_to=None，sides='default'， scale_by_freq=None, mode='default', scale='default', **kwargs)

计算并绘制 x 中数据的频谱图。数据被分成 NFFT 长度段，并计算每个段的频谱。对每个段应用加窗函数window，每个段的重叠量用noverlap指定。频谱图被绘制为颜色图（使用 imshow）。

x：一维数组或序列 包含数据的数组或序列

看起来您的问题是您没有传递一维数据。尝试：

from matplotlib.pyplot import specgram
specgram(data.flatten(), NFFT=256, Fs=256)
于 2015-08-07T20:07:58.420 回答