EEG低速ドリフト用の0.01 Hzのハイパスフィルター

非常に遅いドリフトを取り除くために、脳波（EEG）データセット用のハイパスフィルターを作成しようとしています。ただし、0.3 Hz前後の周波数は、これらのデータが提供する研究にとって非常に重要です。

私はMatlabを使って色々試しました。FIRフィルターでは、3 dBの非常に低いdB減衰で問題ないようです。たとえば、私はそれを使用しました：

h=fdesign.highpass('Fst,Fp,Ast,Ap',0.005,0.01,3,1,250); % i needed to cut 
d=design(h,'butter');
fvtool(d)

ただし、このフィルターはデータの開始時にDCドリフトを発生させるため、これらの最初のデータポイントを失いたくありません。

賢いアイデアはローパスフィルターを設計することであり、後で実際のデータから差し引くことです。私はそれを等リップルフィルターで行いましたが、それは機能しましたが、ベースラインリフトを残しました。これは分析プロトコルの次のステップなので、今は平均除去を実行したくありません。

助言がありますか？

$t=0$

$N$$N$$N$$g(t)=g(-t)=f(t)$$N$ 出力のサンプル、およびDCバンプがなくなるはずです。

$t=0$

filtfilt関数を見てください。ゼロ位相応答と完全なステップ応答を提供します。特に、filtfiltフィルタリングのステップ応答プロパティは問題を解決する場合があります。

私はrtollert氏が説明したトリックを実行し、それが私ができる最善だと思いました。

継続的なサンプリング/ハードウェア補正のルートをたどると、2008年3月のdsp Tips＆TricksのRandy YatesとRichard Lyonsによって説明されているように、効率がDCブロッカーに興味を持つようになるかもしれません。

私は指定されたアンプに対してうまくいく何かを試しました。matlabコードはこちらです：https : //sites.google.com/site/marialstavrinou/home/dc-offset-removal-filter-in-matlab。

絶対DC値は気にしないでしょ？

静的オフセットをデータに追加して、最初のデータポイントがゼロになるようにしませんか？

もちろん、すべてのデータポイントにオフセットを追加する必要がありますが、フィルターで発生している大きなステップ応答の問題は完全に回避されます。

事実上、フィルターはゼロに初期化されて起動します。したがって、データが始まると、フィルターはゼロからあなたが持っているあらゆるDCレベルへの大きな階段を見つけます。

階段を削除するには、オフセットを追加するだけです。

平均的な除去を行わないのはなぜですか？「もう一度」それを行う後のステップは、効果がありません（ゼロを差し引くことになります）。