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四、脑电信号的预处理及数据分析要点
4.1 脑电基础知识回顾
4.2 伪迹
4.3 EEG预处理
4.3.1 滤波
4.3.2 重参考
4.3.3 分段和基线校正
4.3.4 坏段剔除
4.3.5 坏导剔除/插值
4.3.6 独立成分分析ICA
4.4 事件相关电位#xff08;ERPs#xff09;
4.4.1 如何获…目录
四、脑电信号的预处理及数据分析要点
4.1 脑电基础知识回顾
4.2 伪迹
4.3 EEG预处理
4.3.1 滤波
4.3.2 重参考
4.3.3 分段和基线校正
4.3.4 坏段剔除
4.3.5 坏导剔除/插值
4.3.6 独立成分分析ICA
4.4 事件相关电位ERPs
4.4.1 如何获得ERPs
4.4.2 ERP研究应该报告些什么
4.4.3 如何呈现ERPs结果
4.5 小结 四、脑电信号的预处理及数据分析要点
4.1 脑电基础知识回顾 动作电位的信号的研究方法和后俩不一样。 4.2 伪迹 这种像毛刺一样的是肌电。 消除方法平均叠加。 4.3 EEG预处理 基本原则尽可能的保留数据原貌相对原则10%。
预处理过程导入数据-定位电极-剔除无用电极-重参考-滤波-分段和基线校正(保存)-插值坏导和剔除坏段-跑ICA(保存)-剔除噪声成分:如剔除眼动成分(眨眼、眼漂)-保存数据。
因为有重参考所以在线参考不是很重要。插值坏导用一定的算法代替坏导。
4.3.1 滤波 在EEG里面经常用的是高通滤波。 4.3.2 重参考 不同成分参考所带来的影响不一样。 平均参考要谨慎使用对波形影响比较大。 4.3.3 分段和基线校正 分段后再平均然后就得到了ERP波形。 4.3.4 坏段剔除 4.3.5 坏导剔除/插值 4.3.6 独立成分分析ICA
ICA方法去噪。 4.4 事件相关电位ERPs 4.4.1 如何获得ERPs 相同的刺激得到的波平均叠加。 4.4.2 ERP研究应该报告些什么 4.4.3 如何呈现ERPs结果 4.5 小结 ICA方法只能帮助我们排除典型的伪迹不能有效地提取脑电的响应。
