任何人都可以为 Matlab 中的 pwelch 函数建议理想的窗口大小和重叠样本。我有几个采样率为 1000（信号长度或样本数 = 200）的 200 ms EEG 信号来评估频谱功率。默认情况下，pwelch 使用汉明窗并将数据分成 8 段，重叠率为 50%。这些默认值是否适用于只有 200 个样本的信号？默认值工作正常，它给了我一个 PSD 图。我想确保我所做的在概念上是正确的，如果有人可以提出更好的方法来做到这一点？这是一项 ERP 在 200 毫秒时间内对刺激的反应的研究。我想比较不同频段的频谱功率。
谢谢您的帮助！
考虑到您的时间窗口只有 200 毫秒，我建议您使用pwelch一个 200 毫秒的窗口并且没有重叠。底层傅立叶变换的频率精度与所使用的数据段的长度有关。具体来说，傅里叶变换 bin 之间的间距与数据段的长度有关，如 (Fs / N)，其中 Fs 是数据的采样率，N 是段的长度。例如，对于 1000 Hz 的采样率和 200 ms 的数据段，频率变换的有效分辨率将为 4 Hz。(1000 / 200)。
如果您正在分析较长的数据部分（例如几秒钟），则使用具有重叠窗口的 pwelch 会更合适。
MX Cohen 的“Analyzing Neural Time Series Data”文本是对基于频率的分析的一个很好的介绍。