FFT transformacija EEG signalov v Matlab

Pozdravljeni,

ukvarjam se z analizo EEG signalov (delta(4Hz), theta(4-8Hz), alfa(8-13Hz) in beta(13-30Hz)). Zanimajo me predvsem alfa in theta valovi. Prvič se soočam s procesiranjem signalov ter z Matlabom. Eeg podatki so zapisani v strukturi EEG.data (predvidevam da so to vzorci). Te podatke mi je skupaj z časi uspelo izrisati (primer: ). Da pa najdem (intenziteto) posameznih frekvenčnih valov pa bo potrebno spremeniti iz časovnega v frekvenčno območje. Uporabil sem fourierjevo transformacijo (FFT), se mi pa tu pojavlja nekaj vprašanj. Na spletu sem prebrskal in našel nekaj primerov kako bi v matlabu uporabil FFT. Preizkusil sem ta del kode:

fs=128;
nfft=2^(nextpow2(length(eeg_podatki)));
df=fs/nfft;
f=0:df:fs/2;
X=fft(eeg_podatki, nfft);
X=X(1:nfft/2+1);

plot(f, abs(X));

Če uporabi to kodo dobim res signale v frekvenčenem prostoru, ampak nemorem zagotoviti če so pravilni. Ne razumem natančno kaj predstavljajo spremenljivke nfft, df, f. Prosil bi, če ima kdo izkušnje s tem, da mi malo razloži FFT ter kako pravilno vnesti podatke, na kaj biti pozoren.

Hvala!

fs ... frekvenca vzorčenja
nfft ... št. vzorcev
df ... frekvenčna ločjivost (google) oz.
f ... vektor frekvenc do Fs/2 (dalje je itak prezrcaljeno), za katere dobiš boš dobil rezultat
X ... rezultat FFT, ki se poreže do sredine (dalje je itak prezrcaljeno)

nfft=2^(nextpow2(length(eeg_podatki)));

se računa zato, ker je FFT na vzorcih dolžine 2^n hitrejši (google) - ali docs. Lahko bi uporabil fft() brez drugega argumenta, ampak potem popravi nfft na dejansko dolžino eeg_podatki.

Disclaimer: ne uporabljam Matlaba in nisem na tekočem z njegovo sintakso.

P.S. paziti moraš na to, da je nastavljena frekvenca vzorčenja v matlabu enaka dejanski.