STFT is a simple and common method for TFA of EEG, and it is based on 的简体中文翻译

STFT is a simple and common method

STFT is a simple and common method for TFA of EEG, and it is based on a general sliding-window approach. The sliding-window approach assumes the non-stationary signal can be sliced into a number of short data segments, where the assumption of stationarity holds. In another word, although the signal has time-varying spectra, the spectrum of any one short data segment is fixed. Based on the idea of sliding window, conventional spectral estimation methods (such as the periodogram, the Welch’s method, the AR method) can be performed on each of these segments. Spectral estimates of all windows can then be concatenated to form a spectral power distribution in the joint time-frequency domain.
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STFT是一种简单而通用的EEG TFA方法,它基于通用的滑动窗口方法。滑动窗口方法假定可以将非平稳信号切成多个短数据段,在这种情况下,平稳性的假设成立。换句话说,尽管信号具有随时间变化的频谱,但是任何一个短数据段的频谱都是固定的。基于滑动窗口的思想,可以对这些段中的每一个执行常规的频谱估计方法(例如周期图,Welch方法,AR方法)。然后可以将所有窗口的频谱估计值连接起来,以在联合时频域中形成频谱功率分布。
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STFT 是 EEG TFA 的简单而常见的方法,它基于一般的滑动窗口方法。滑动窗口方法假定非静止信号可以切成多个短数据段,其中站位假设成立。换句话说,虽然信号具有时变光谱,但任何一个短数据段的频谱都是固定的。基于滑动窗口的想法,可以对每个段执行传统的光谱估计方法(如周期图、韦尔奇方法、AR 方法)。然后,可以串联所有窗口的频谱估计值,以在联合时频域中形成光谱功率分布。
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短时傅立叶变换(STFT)是一种简单而常用的脑电时域分析方法,它基于一种通用的滑动窗口方法。滑动窗口方法假设非平稳信号可以被分割成若干短数据段,其中平稳性假设成立。换言之,尽管信号具有时变频谱,但任何一个短数据段的频谱都是固定的。基于滑动窗口的思想,传统的谱估计方法(如周期图法、韦尔奇法、AR法)可以在每一段上进行。所有窗口的谱估计可以连接起来,形成联合时频域中的谱功率分布。<br>
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