- ベストアンサー
筋電の周波数成分について教えて下さい。
myeyesonlyの回答
- myeyesonly
- ベストアンサー率36% (3818/10368)
筋電図の基本波形はご存知ですよね? * **** * * ** *** →ちょっと雑だけどまあこんな感じのやつ。 これを周波数スペクトル解析するとやはり数Hz~数KHzになることでしょう。 この場合、低周波成分は、中央~後半のなだらかな成分であり、高周波部分は、 前半の急峻なパルス波形です。ですから、基本波形にある程度広い大域があるので、純粋な筋電成分という考え方がちょっと?と思いますが・・・。 もし、筋肉の緊張し始めを示す急峻な立ち上がり部分(いわゆる筋電図)の測定では、10Hz程度以上ではないでしょうか。
関連するQ&A
- FFTを使って異なるサンプリング周波数での周波数強度について
100Hzのsin波に対してFFTを行い周波数スペクトルを出したときのことです。 解析条件 サンプリング周波数・・・・44.1kHz , 22.1kHz FFTの点数・・・32768点 窓関数・・・ハニング窓関数 まず、サンプリング周波数44.1kHzで解析を行い、100Hzにメインローブが現れていました。 次に、サンプリング周波数22.1kHz以外は同様の解析条件で解析を行ったのですが、サンプリング周波数44.1kHzに比べて、100Hzのスペクトル強度が下がっていました。また、サイドローブは44.1kHzに比べて上がっていました。 スペクトル強度がサンプリング周波数によって変化するというのはありえるのでしょうか? それとも、私の組んでいるプログラムが間違っているという事なのでしょうか?どなたかご教授下さい。よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 科学
- フーリエ変換の最大周波数
5kHzでAD変換した信号があり、解析したい成分は0~1kHzに含まれています。 上記の前提で、256点で128点オーバーラップしながらFFT処理を行った場合、FFTを行うデータ数をN、サンプリング間隔Δt(1/5kHz=0.0002sec)とした時、 分解能 Δf=1/N*Δt=19.53 最大周波数 Fmax=(N/2NΔt)-(1-Δf)=2480.47 という計算式をインターネット上で見つけました。つまり0~2480Hzまで20Hzごとのパワースペクトル時間変化が128点データが並ぶということになると思うのですが・・・・ 一方、最大周波数はFFTデータ数の半分だという記載も見つけました。すると、最大周波数は半分も128Hzだと思うのですが、どちらが正しいのでしょうか?
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 周波数解析について
ある信号をFFTを用いて周波数解析をしているのですが、単純なことについて教えて下さい。 自分の中のイメージとしては、周波数解析とは、 ある波を一定の周波数ごとに分解して、ある周波数帯域にどれくらいの成分が含まれているかを検討する物だと思っています。 自分のイメージが正しければ、あることが疑問に浮かんでいます。 現在、ある信号を周波数解析する前段階として、エラー(人工産物的な要素)を除外しています。 方法としては、時系列の信号データを一定時間毎に区切ってFFTをかけると言う物です。 自分が解析したい、周波数帯域は1Hz~35Hzまでの帯域と考えています。 綺麗な信号ならば問題なのですが、先のようなエラーと言うかノイズが載っている信号に対して、35Hzのフィルターをかけるとノイズの部分がなくなりクリアーな波形が見られます。 自分の知識が少ないため、ノイズが見られる信号は破棄していましたが、考えてみれば、必要な部分は1Hz~35Hzなので、35Hz以上のノイズ(フィルターをかけてなくなる領域のノイズ)が乗っていても、自分が必要な周波数帯域での周波数解析には関係ないのではないだろうか?と考えています。 少々ややこしい内容の質問になりましたが、アドバイス宜しくお願いいたします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 周波数解析について
ある時系列データをセンサを使って計測し、FFTを行ったのですが、結果の見方など、いくつか疑問があります。 得られた時系列データを見ると、直流成分に比べて交流成分が非常に微小であったとします。 (たとえば大気温度を計測した結果、直流成分は20℃であり、それから±0.01℃変動など) ここで、この変動がどこから由来するものなのか知るためにFFTを行いました。 そこで質問です。 (1)振幅スペクトル(あるいはパワースペクトル)を求めると、直流成分が大きすぎて、交流成分は潰れて表示されてしまうと思うのですが、普通直流成分は除いて表示するものなのでしょうか? (2)実際には綺麗な周期性はない波形であるためFFTを行うとエイリアシングの様な現象が起こると思うのですが、FFTで得られた結果は低周波数領域、高周波数領域どこでも信憑性のある結果なのでしょうか? といいますのも、 (3)パワースペクトル密度の単位は今回ならば[℃^2/Hz]だと思うのですが、表示の仕方が人によってはデシベルであったり無次元であったりするのですがどれが正しいのでしょうか? 長くなりましたが、よろしくお願い致します。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 周波数スペクトルについて
時系列データを周波数スペクトルにして解析すると、同じ波形(同じ物質が通過したときの波形)を比較するとスペクトルの形(中心周波数および大きさ)が違っています。これは何か別の周波数成分が波形に影響させていると考えてよいのでしょうか?
- ベストアンサー
- その他([技術者向] コンピューター)
- FFTデータ数が少ないと直流成分が大きく変動する?
FFTの振幅スペクトルから実効値算出のために単一正弦波をFFTしてみると、(1)のように計算データ点数が少ない場合、窓関数の位置によって「0Hz直流成分」のFFT結果値が大きく変動してしまいます。((2)(3)は窓関数がどの位置でも問題ありません。) この(1)(1サイクル64点=FFTデータ数64個)のような計算の場合、どのように実効値算出すればよいでしょうか? また、正常な場合でもこれらのサンプル間隔(0、30Hz、60Hz等)の"すき間の部分”は考慮しなくても、全て計算結果に出力されているということでよいでしょうか? 単一正弦波(60Hz) ((最大値5388.9v=実効値3810.5v)、サンプリング3.84KHz=1サイクル64点) (実効値換算式=前半の√(実数^2+虚数^2)の合計/(FFTデータ数/2)/√2) (1)FFTデータ数 64個⇒0Hz(0.00~1905.2)???、60Hz(1905.2),120Hz(952.6)、180Hz(0.0)、 ⇒合計( ??? ) (2)FFTデータ数128個⇒0Hz(0.0), 30Hz(952.6),60Hz(1905.2),90Hz(952.6), 120Hz(0.0)、 ⇒合計(3810.4) ≒実効値 (3)FFTデータ数256個⇒0Hz(0.0),15Hz(0.0),30Hz(0.0)、 45Hz(952.6),60Hz(1905.2),75Hz(952.6), 90Hz(0.0), ⇒合計(3810.4) ≒実効値
- 締切済み
- 電気・電子工学
- 声のサイクル(周波数)は?
人が聞こえる周波数は20Hzから20KHz(又は16Hzから16KHz)までですが、人の声のサイクルは何サイクルから何サイクルまでありますか?
- 締切済み
- その他(学問・教育)
- 周波数解析のスペクトルについて
waveファイルで取り込んだ音響データを、FFTを用いて周波数解析を行っています。 元のwaveファイルのデータは、ピーク値で20000示す時があるデータが入っているのですが、 そのFFTの結果が5000000など元の値とは桁違いの数字が出てしまいます。 これはなぜなのでしょうか? よろしくお願いします。 元データ サンプリング周波数:44.1kHz FFT解析条件 サンプル数:2048 窓:ハニング
- 締切済み
- 科学
- デジタル信号処理における収録周波数
不規則な変動の信号波形を収録周波数1kHz(1000Hz)で記録したものがあります。 1)このデータを10個おきに抽出する処理を行って得た波形と, 2)元波形を100Hzでローパスフィルタ処理した波形とは, どのような性質(周波数特性)の差が生じるでしょうか? また,1)にできる限り近い性質を得るためには,逆に2)のフィルタ周波数を100Hzより変える方がよいのでしょうか? エリアジング現象を考えると50Hzという気もするのですが。
- 締切済み
- 数学・算数
補足
ご回答ありがとうございます。確かに、基本波形から考えるといくつもの周波数成分が混ざっている事が考えられますが、針電極で計測した場合、筋電図はほぼ完全なパルス波形になると聞いたことがあります。このパルス波形の周波数が僕が知りたい周波数ではないか?と思うのですがどうでしょうか?おそらく100~1kHz(個人差あり)ではないかと思っていたのですが・・・