matlab计算相对功率

1、对脑电数据进行db4四层分解，因为脑电频率是在0-64HZ，分层后如图所示，

细节分量[d1 d2 d3 d4]

近似分量[a4]

重建细节分量和近似分量，然后计算对应频段得相对功率谱，重建出来得四个频段(αβθδ)都有14个通道，所以要计算4频段14通道共56个相对功率

2、代码

function wavelet(signal)
A4Array = zeros(14,5000);
D4Array = zeros(14,5000);
D3Array = zeros(14,5000);
D2Array = zeros(14,5000);
  for i=1:14
   [C,L] = wavedec(signal(i,1:5000),4,'db4');%函数返回 3 层分解的各组分系数C（连接在一个向量里） ，向量 L 里返回的是各组分的长度。
   % [cD1,cD2,cD3,cD4] = detcoef(C,L,[1,2,3,4]);%抽取1234层细节系数
   % cA4 = appcoef(C,L,'d4',4);%抽取近似系数
   A4 = wrcoef('a',C,L,'db4',4);%重建4层近似，deta波
   A4Array(i,:) = A4;
   D4 = wrcoef('d',C,L,'db4',4);%重建4层细节，sita波
   D4Array(i,:) = D4;
   D3 = wrcoef('d',C,L,'db4',3);%重建3层细节，alpha波
   D3Array(i,:) = D3;
   D2 = wrcoef('d',C,L,'db4',2);%重建2层细节，beta波
   D2Array(i,:) = D2;
  end
     detaspectral(signal,A4Array);
     thetaspectral(signal,D4Array);
     alphaspectral(signal,D3Array);
     betaspectral(signal,D2Array);
end

detaspectral thetaspectral alphaspectral betaspectra的代码都是一样的

function alphaspectral(signal,dtest8theta)
  Fs=128;
  N=1024;Nfft=256;n=0:N-1;t=n/Fs;
  window=hanning(256);
  noverlap=128;
  dflag='none';
  for i=1:14
    x=signal(i,1:5000);
    powd(i,:)=psd(x,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算未分频段，总数据的功率谱
    x1=dtest8theta(i,:);%某一频段的脑电数据
    powd1(i,:)=psd(x1,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算该频段的功率谱
  end
  xdpowthetad = zeros(14,1);
  xdpowthetad=mean(abs(powd1),2)./mean(abs(powd),2);%计算相对功率，用分频段功率谱比上不分频段的。
  %save('G:\研三\音乐反馈数据\新算相对功率\xdpowthetad.mat','xdpowthetad');
  save('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\相对功率谱\5 3\alphaspectra.mat','xdpowthetad');
end

function detaspectral(signal,dtest8theta)
  Fs=128;
  N=1024;Nfft=256;n=0:N-1;t=n/Fs;
  window=hanning(256);
  noverlap=128;
  dflag='none';
  for i=1:14
    x=signal(i,1:5000);
    powd(i,:)=psd(x,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算未分频段，总数据的功率谱
    x1=dtest8theta(i,:);%某一频段的脑电数据
    powd1(i,:)=psd(x1,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算该频段的功率谱
  end
  xdpowthetad = zeros(14,1);
  xdpowthetad=mean(abs(powd1),2)./mean(abs(powd),2);%计算相对功率，用分频段功率谱比上不分频段的。
  %save('G:\研三\音乐反馈数据\新算相对功率\xdpowthetad.mat','xdpowthetad');
  save('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\相对功率谱\5 3\detaspectral.mat','xdpowthetad');
end

function betaspectral(signal,dtest8theta)
  Fs=128;
  N=1024;Nfft=256;n=0:N-1;t=n/Fs;
  window=hanning(256);
  noverlap=128;
  dflag='none';
  for i=1:14
    x=signal(i,1:5000);
    powd(i,:)=psd(x,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算未分频段，总数据的功率谱
    x1=dtest8theta(i,:);%某一频段的脑电数据
    powd1(i,:)=psd(x1,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算该频段的功率谱
  end
  xdpowthetad = zeros(14,1);
  xdpowthetad=mean(abs(powd1),2)./mean(abs(powd),2);%计算相对功率，用分频段功率谱比上不分频段的。
  %save('G:\研三\音乐反馈数据\新算相对功率\xdpowthetad.mat','xdpowthetad');
  save('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\相对功率谱\5 3\betaspectral.mat','xdpowthetad');
end

function thetaspectral(signal,dtest8theta)
  Fs=128;
  N=1024;Nfft=256;n=0:N-1;t=n/Fs;
  window=hanning(256);
  noverlap=128;
  dflag='none';
  for i=1:14
    x=signal(i,1:5000);
    powd(i,:)=psd(x,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算未分频段，总数据的功率谱
    x1=dtest8theta(i,:);%某一频段的脑电数据
    powd1(i,:)=psd(x1,Nfft,Fs,window,noverlap,dflag);%计算该频段的功率谱
  end
  xdpowthetad = zeros(14,1);
  xdpowthetad=mean(abs(powd1),2)./mean(abs(powd),2);%计算相对功率，用分频段功率谱比上不分频段的。
  %save('G:\研三\音乐反馈数据\新算相对功率\xdpowthetad.mat','xdpowthetad');
  save('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\相对功率谱\5 3\thetaspectral.mat','xdpowthetad');
end

matlab计算相对功率

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