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‘freqs’, [freq1 freq2]:最小周波数と最大周波数

必要のない周波数について計算を行うことは,計算時間がかかる,多重比較検定で有意になる水準が上がる等のデメリットが存在するため,適切な周波数領域で時間周波数解析を行うことが重要です.

最小周波数の決め方

最小周波数はエポックの長さ注目する周波数帯域によって決定します.まず使用するエポックの長さより周期の長い周波数は使用できません.つまり理論上は$$最小周波数 = \frac{1}{エポックの長さ}$$となります.

しかしながら,理論上の最小周波数を使用した場合,その周波数でのERSPの値は中心の1点以外ではwaveletが時系列からはみ出るため精度が良くありません.そのため理論上の最小周波数よりも4倍程度大きな値を利用するのがおすすめです(Cohen., 2014, p.163).

また観察したい周波数帯がすでに分かっている場合は,その周波数帯域より少し低い周波数を最小周波数として解析するのがおすすめです.例えばアルファ帯域(7 – 13 Hz)を見たい場合は5 Hzぐらいを最小周波数にするのがよさそうです.

最小周波数決め方まとめ

最小周波数は\(\frac{1}{エポックの長さ} \times 4\) か 注目周波数帯の数Hz下の周波数にする.

最大周波数の決め方

最大周波数はサンプリング周波数注目する周波数帯域によって決定します.理論上はナイキスト周波数よりも高い周波数を計算することはできません.よって理論上の最大周波数は $$最大周波数 = \frac{サンプリング周波数}{2}$$ となります.

しかしながら理論上の最大周波数を使用した場合,その周波数で計算する際には1周期に2点しか含まれないため,粗い計算になることが予想されます. 例えば500 Hzでサンプリングした場合,最大周波数は125 Hz(1周期で4点)程度が適切なようです(Cohen., 2014, p.165) .

また最小周波数と同じように観察したい周波数帯がすでに分かっている場合は,その周波数帯域より少し高い周波数を最大周波数として解析するのがおすすめです.例えばアルファ帯域(7 – 13 Hz)を見たい場合は15 Hzぐらいを最小周波数にするのがよさそうです.

最大周波数決め方まとめ

最大周波数は\(\frac{サンプリング周波数}{4}\) か 注目周波数帯の数Hz上の周波数にする.

‘nfreqs’, nfreq: 周波数軸方向のデータ数(周波数解像度)

例えば3 Hzから60 Hzの周波数でERSPを計算するとき,周波数方向のデータ数は15 – 30 個程度で十分なようです (Cohen., 2014, p.145) .

‘freqscale’, ‘linear’ or ‘log’: 周波数軸のスケール

時間周波数解析をするときに線形スケール’linear’と対数スケール’log’を選択することができます.

参考文献

Cohen, M.X., 2014. Analyzing neural time series data: theory and practice. MIT press.

カテゴリー: サイエンス

N

博士後期課程学生 研究中に気づいた事を中心に記事を作成していきます.研究内容は主にヒト運動計測と脳波解析.

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