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# Procesamiento de señales

> Análisis de potencia de banda, FFT y cálculo de espectro.

<a id="band-powers" />

## Poderes de banda

Calcule las potencias de banda de frecuencia estándar EEG a partir de una matriz de muestra:

```typescript theme={null}
import { initEegWasm, band_powers } from "@elata-biosciences/eeg-web";

await initEegWasm();

const powers = band_powers(samples, sampleRateHz);
// powers.delta  0.5-4 Hz
// powers.theta  4-8 Hz
// powers.alpha  8-13 Hz
// powers.beta   13-30 Hz
// powers.gamma  30-100 Hz
```

`band_powers` devuelve un objeto `WasmBandPowers` con campos con nombre para cada banda estándar.

***

<a id="individual-band-functions" />

## Funciones de banda individuales

Para un análisis específico, utilice funciones de banda individuales:

```typescript theme={null}
import {
  alpha_power,
  beta_power,
  theta_power,
  delta_power,
  gamma_power,
  custom_band_power,
} from "@elata-biosciences/eeg-web";

const alpha = alpha_power(samples, sampleRateHz);
const beta = beta_power(samples, sampleRateHz);
const theta = theta_power(samples, sampleRateHz);
const delta = delta_power(samples, sampleRateHz);
const gamma = gamma_power(samples, sampleRateHz);

// Custom frequency range
const mu = custom_band_power(samples, sampleRateHz, 8.0, 12.0);
```

***

<a id="power-spectrum" />

## Espectro de energía

Calcule el espectro de potencia completo mediante FFT:

```typescript theme={null}
import { compute_power_spectrum, get_fft_frequencies } from "@elata-biosciences/eeg-web";

const spectrum = compute_power_spectrum(samples); // samples: Float32Array
const frequencies = get_fft_frequencies(samples.length, sampleRateHz);

// spectrum[i] is the power at frequencies[i] Hz
```

***

<a id="input-format" />

## Formato de entrada

Todas las funciones de procesamiento de señales esperan:

| Parámetro | Tipo | Descripción |
| - | - | - |
| `samples` | `Float32Array` | Serie temporal EEG monocanal. No se aceptan matrices simples. |
| `sampleRateHz` | `number` | Frecuencia de muestreo en Hz (por ejemplo, 256 para Muse) |

Para datos multicanal (por ejemplo, de `HeadbandFrameV1.eeg.samples`), extraiga canales individuales y procéselos por separado:

```typescript theme={null}
const frame: HeadbandFrameV1 = /* ... from transport ... */;
const channelIndex = 0; // TP9

const channelSamples = frame.eeg.samples.map(row => row[channelIndex]);
const powers = band_powers(new Float32Array(channelSamples), frame.eeg.sampleRateHz);
```

***

<a id="next" />

## Siguiente

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Modelos de análisis" icon="chart-mixed" href="/es/sdk/eeg-web/models">
    Detección de golpes alfa, puntuación de calma.
  </Card>

  <Card title="EEG Primeros pasos" icon="brain" href="/es/sdk/eeg-web/getting-started">
    Instalar e inicializar eeg-web
  </Card>
</CardGroup>


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