1.加载、显示数据
观察事件值(Event values):该数据集中包含2400个事件,每个事件指定了EEG.event结构的字段Type(类型)、position(位置)和latency(延迟)。
浏览EEG通道数据(并可视化):Plot > Channel data (scroll).
绘图窗口右侧是垂直刻度值(及其单位,微伏),它指示垂直刻度条的”幅度”。在这种情况下,该值为4217(微伏)。右下角的编辑框中也显示了相同的值,如下所示,我们可以在其中进行更改。
通过重复单击“-“按钮或通过键盘编辑文本值,可以修改“刻度”编辑文本框的值,然后按Enter键更新滚动窗口。
在eegplot()界面中,Settings > Zoom off/on > Zoom on。然后使用鼠标,在数据区域周围拖动一个矩形以放大它。滚动窗口现在看起来可能与下面的窗口类似。单击鼠标右键再次缩小。Setting > Zoom off/on > Zoom off 可以关闭缩放。
绘制网格线:Display > Grid > X grid on来绘制水平线,设置Display > Grid > Y grid on设置纵轴线。重复相应操作的话,就可以关闭对应的网格线。
2.绘制脑电头皮图
加载通道位置信息:Edit>Channel locations
此时,已加载的通道标签和极坐标显示在下面界面(pop_chanedit.m窗口)中,建议使用默认设置。[绘制在头部动画外部的电极是位于头部中线以下的电极(即,负z(高度)坐标,0是头部的中心.按照惯例,它们被绘制在头部卡通的外面。想要仅在头部动画中绘制头皮图,就需要在”Plot radius“编辑框中输入0.5。在这种情况下,当计算用于显示或9在某些情况下)进一步处理的插值二维头皮图时,将不显示或不考虑两个眼睛电极。这些设置用于在eeglab中绘制的所有头皮地形图。也可以将此对话框设置为1.0,以进行插值并显示包括所有可能的头皮通道位置的头皮图,并且头的部分在(0.5)头部赤道下方,显示在卡通头部边界外的 ‘skirt‘ 或 ‘halo‘区域中(更精确地控制要绘制的通道位置可从命令行获得:请参阅头皮图绘图功能topoplot.m的”Help“。)]
3.绘制通道光谱图
绘制通道光谱图:Plot > Channel spectra and maps
根据需求设置参数,这里采用默认设置,点击OK,会跳转到spectopo.m界面:
这幅图是在采样15%的数据得到的结果,[15%是在第一幅图中红框中设置]。也可以设置为100%,设置100%的效果图为:
上面图中,每个彩色记录道表示一个数据通道活动的频谱。最左边的头皮图显示了6赫兹时头皮的能量分布,这些数据集中在额叶中线。其他的头皮图显示了10赫兹和22赫兹的能量分布。
可以操作:Plot > Channel properties 来绘制所选通道的头皮位置,其活动范围以及其活动在单个时期内的ERP图像。
4.预处理工具
重新参考数据:右耳参考AFz Tools > Re-reference
对于给定的数据集首次调用此菜单项时,将弹出以下窗口。我们不想包含该参考通道(既不在数据中心也不再平均参考中),因此不单击” Add current reference channel in data“复选框。(当记录参考位于头皮上时,请单击此复选框).
滤波:0.1-30HZ Tools > Filter the data > Basic FIR filter, 输入0.1(Hz)作为下边缘频率,30(Hz)作为上边缘频率,然后点击“OK”.
上述步骤结束后,会弹出一个pop_newset.m窗口,询问新数据集的名称。我们选择修改数据集名称并覆盖父数据集。最后点击”OK”
消除信号中的直流偏移(DC偏移):在eegplot界面,点击Display > Do remove DC offset
在信号处理中,直流偏移是指信号的平均值与零频率的基线之间的差异。直流偏移通常是由于传感器偏差、噪声或其他系统问题引起的。直流偏移会对信号分析和解释产生影响,因此需要进行去除。
去除直流偏移的常见方法是通过减去信号的平均值,使得信号的平均值接近于零。这样可以将信号的基线调整到合适的位置,使后续的信号处理和分析更准确和有效。
在脑电信号处理中,去除DC offset是非常常见的预处理步骤之一。通过去除DC offset,可以消除可能干扰后续分析的信号偏移,提高信号质量和可靠性,使得我们能够更好地研究和理解脑电信号的特征和模式。
5.ICA去除伪迹
ICA去除伪迹:Tools > Run ICA(这个过程超级慢),跑完后状态改变。
跑完ICA后,去除伪迹:Tools > Reject data using ICA > Reject components by map
点击OK.
5. 提取数据epoch
(可以先分段再跑ICA也可以先跑ICA再分段;如果刺激时间比较长2/3秒,可以先分段再ICA)
为了研究连续记录数据的事件相关脑电图动力学,可以通过选择Tools > Extract Epochs来提取与感兴趣事件锁定的数据时间段(例如,数据时间段锁定为一类实验刺激的集合)。
原文地址:https://blog.csdn.net/m0_58086930/article/details/132057741
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