标题中的“RPR”指的是相对功率比（Relative Power Ratio），这是一种在神经科学和生物医学领域常用的分析技术，特别是在脑电图（EEG）信号处理中。它用于量化不同频段的EEG功率，例如α、β、θ和δ波段之间的功率关系。这种分析有助于理解和解释大脑活动的不同状态，如清醒、放松、睡眠等。
`RPR.m` 是一个MATLAB函数，用于计算相对功率比。MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合进行数值计算、数据可视化和算法开发。在这个函数中，输入参数是原始的EEG信号`RawSignals`和采样频率`fs`。采样频率是衡量信号数字化过程中的时间分辨率，通常以Hz（赫兹）为单位，它是决定信号频率解析能力的关键因素。
函数返回了多个输出参数：
1. **RPR**：这是主要的结果，表示计算出的相对功率比。
2. **zd**、**za**、**zb**、**zt**：这些可能是对应于不同EEG频段（例如δ、α、β、θ）的功率值或功率密度。它们可以帮助我们了解不同脑电波的相对贡献。
3. **DAR**：这可能代表动态功率比（Dynamic Power Ratio），它可能是在整个信号处理过程中各个时间段的RPR变化。
4. **DTABR**：这可能是指相对于基线的功率比变化（Delta To Alpha Beta Ratio），这是一个常用指标，用于评估大脑的觉醒状态。
在MATLAB中实现这样的功能，通常包括以下步骤：
- 数据预处理：去除噪声、滤波（例如，用 Butterworth 或 Chebyshev 滤波器过滤掉非目标频段）。
- 功率谱估计：使用快速傅里叶变换（FFT）或 welch 方法来计算功率谱密度。
- 频带划分：确定感兴趣的EEG频段，如δ(0.5-4 Hz)，θ(4-8 Hz)，α(8-13 Hz)，β(13-30 Hz)，然后计算每个频段的总功率。
- 计算RPR：将选定频段的功率除以总的功率，得到各个频段的相对功率比。
- 可视化结果：绘制RPR随时间或与其他参数的关系图，便于分析。
通过这个MATLAB函数，研究人员和工程师可以高效地对大量EEG数据进行处理，分析大脑活动模式，并可能用于临床诊断、脑机接口（BCI）应用或心理学研究。在实际应用中，理解并正确解释RPR的结果对于洞察大脑状态至关重要。
71606-rpr.zip （1个子文件） 
RPR.m.zip 2KB
