我是 DSP 的新手，但我正在尝试处理 EEG 数据以分解为波段、theta、alpha 等。

处理原始数据：

1. 通过从整个数据通道中减去平均值来消除 DC 偏移。
2. 高通滤波。两者都如在.

使用Matlab的带通函数是带通的。

delta = [0.1 4];
theta = [4 8];
alpha = [8 12];
beta = [12 30];
gamma = [30 45];
bands = [delta; theta; alpha; beta; gamma];
fs = 128; % sampling freq of the EEG

% choosing a segment of data

time = 2 ; % secs
fs = 128;
size_t = fs * time;
sample_filt = af3(1:size_t); %  AF3, an EEG node

% band passing
eeg_bands = {};
for i = 1  : size(bands, 1)
    eeg_bands{i} = bandpass( sample_filt, bands(i,:), fs);
end

% code to plot

我对不同持续时间的样本进行了带通，但是，我看到持续时间改变了伽马和贝塔（高频带）开始和结束的频带幅度。

在这里，我绘制了三个数字。图 1 长 5 秒（对我来说，视觉上是合理的）。图 2，持续时间为 2 秒，并注意到信号 beta 和 gamma 的开始是嘈杂的。

考虑到脑电图，我问你，

1. 是否有任何理想的信号持续时间（最小值或最大值）以使频带通过？
2. 小米数据在 128 Hz 采样时的持续时间为 22 分钟，我可以执行所有长度或小段或窗口的带通吗？

在此先感谢您，请随时发表评论，我需要正确才能在下一步中提取特征。