1.对数据进行滤波

为了消除线性趋势,通常需要对数据进行高通滤波。

在实际操作过程中,我们建议在epoching(不好翻译,就直接保留这个)或去除伪影之前过滤连续的EEG数据,尽管epoched数据是会被该功能进行过滤的(每个epoch分别被过滤)。过滤连续数据可以最大限度地减少在epoch boundaries处引入过滤伪影。

在eeglab界面上,选择Tools > Filter the data > Basic FIR filter, 输入10(Hz)作为下边缘频率,50(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"

进行完上述的操作后,会出现下面的效果:

2.重新参考数据(Re-referencing the data)

记录EEG数据使用的参考电极通常被称为数据的"通用"参考(common reference)。EEG记录中的典型记录参考是一种乳突(如下图10-20系统中的TP10,下图中红色的电极),相连的乳突(通常是数字相连的乳突,computed post hoc,顶点电极(Cz ),单个或相连的耳垂或鼻尖,带有活性电极的系统(例如BioSemi活性二级)可以记录无参考的数据。在这种情况下,在数据导入过程中选择时候引用参考,否则会在数据中留下40 dB的不必要噪音。[注:没有"最佳"公共参考站点,一些研究人员声称,非头皮参考(耳垂,鼻子)比头皮通道参考引入的噪声更大,不过据我们所知尚未证实]。

一些研究人员主张在分析之前将数据从固定或(common reference)通用参考(例如, 从通用耳垂或其他通道参考) 转换为"平均参考(average reference)",尤其是当电极拼接几乎覆盖整个头部时(对于某些高密度记录系统)。平均参考点的优势在于,在整个(电隔离)球体上,向外的正电流和负电流之和为0 (根据欧姆定律)。例如,在下图中,切线方向的电源与左侧的正向内向正电流(此处为蓝色)和右侧的反向外向负电流(红色)相关联。如果通过颅骨底部到颈部和身体的电流微不足道(例如,由于颅底在大脑底部的电导率很低),则可以假定所有头皮电极记录的电场值之和在所有(足够密集且均匀分布)始终为0(平均参考假设).

不过这种假设存在问题,其问题在于,真正的平均参考数据需要电极分布均匀。而实际上通常并非如此,因为研究人员通常会在某些头皮区域放置更多的电极,而在头表面下半部放置更少的电极(如果有的话)。因此,使用一个拼接的平均参考结果不能直接与使用另一拼接获得的平均参考结果相比较。

下面,详细介绍了将数据转换为"平均参考(average reference)"的过程。注意,在此过程中, 前一个参比电极处的隐式活动时间过程可以从其余数据中计算出来(因此, 数据获得了一个附加通道-尽管不是一个附加的自由度!).另请注意,如果使用鼻尖或耳垂电极记录数据,则在计算(1)中的平均参考值时,不应包括这些参考电极(如下图),因此,在下面示例中,除法因子{在(3)中}将是64而不是65。请注意,在使用EEGLAB dipfit插件本地化源代码时,将在内部使用"平均参考"(无需用户输入)。

数据参考的选择会给数据分析的绘制结果着色(字面上)。例如,即使实际上有alpha源正好位于参考通道下方并朝向参考通道,头皮上的平均alpha功率图必须在参考通道处具有最小值!然后,没有(有效的)引用可以说是错误的-相反,可以说每个引用都提供了另一种数据视图。但是,在评估(或特别是比较)EEG结果时,必须考虑参考的性质。

Re-referencing the data操作

在eeglab界面上,进行如下操作:Tools > Re-reference,通过调用pop_reref.m函数将数据集转换为平均参考(average reference, 暂翻译为平均参考)。对于给定的数据集首次调用此菜单项时,将弹出以下窗口。

由于上面的样本数据使用乳突参照物记录的,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).

点击上述对话框中"OK",将出现下面的重新参考窗口:

按OK按钮计算平均参考值。此步骤将记录在主eeglab窗口中(未显示).与上一步一样,将出现一个对话框,询问新数据集的名称。将重新参考的数据保存到新的数据集中,或单击"取消",因为在以下部分中不使用新参考。

数据平均参考(average referenced)后,调用Tools > Re-reference菜单仍允许将数据重新参考到任何通道或通道组(或撤消平均参考转换,只要选择在转换为平均参考时在数据中包含初始引用通道)。

重新参考数据(这里的参考不知道是否可以翻译为引用,本人才疏学浅,如果有人知道的话,欢迎在公众号里留言或者给本人微信留言均可)可能会更复杂。例如,如果记录了引用到Cz的数据并希望将该数据重新参考到相连的乳突。现在,想要在平均参考假设下(假设所有电极的平均值为0)将Cz添加回数据中。第一步是计算平均引用并在通道编辑器中将Cz声明为参考。在通道编辑器中,引用放在所有数据通道之后(注意, 对于参考, 复选框"data channel"未选中,因为它们不是实际的数据通道).若要声明引用,请转到最后一个频道并按"Append"按钮,将创建空通道。

在新创建的空通道中,填写信息:通道标签、通道位置(如果有的话)。这里举个例子,如下填写:

点击Set reference 按钮(如上图红色框中按钮),将所有频道的参考设置为Cz(Cz需要输入复选框,频道范围也需要手动输入).点击OK.

不用于商业行为,转载请联系后台

若有侵权,请后台留言,管理员即时删侵!

更多阅读

EEG伪影类型详解和过滤工具的汇总(一)

Nature子刊:基于水凝胶的灵活脑机接口

重磅!用脑机接口首次让患者输出完整句子

EEG伪影详解和过滤工具的汇总(二)

P300脑机接口及数据集处理

Neuralink的脑机接口:目标是破世界纪录!

脑机产业“新标准”,CESI发布《脑机接口标准化白皮书》

脑电分析系列[MNE-Python-13]| "bad"通道介绍

投稿通道

如何让你的工作让更多人知晓和受益?

脑机接口社区就是这样一个连接学界、

企业界和爱好者的平台渠道。

社区鼓励高校实验室、企业或个人在我们平台上分享优质内容。

稿件要求

稿件系个人原创作品,若已在其他平台发表,请明确标注。

稿件一经录取,便提供稿费!

投稿通道

微信扫码,备注:投稿+姓名+单位

微信交流群,请扫码上方微信

(备注:姓名+单位+专业/领域/行业)

QQ交流群:913607986

你的每一次在看,我都很在意!

eeglab教程系列(5)-预处理工具相关推荐

  1. eeglab中文教程系列(4)-预处理工具

    目录 预处理工具 1.对数据进行滤波 2.重新参考数据(Re-referencing the data) Re-referencing the data操作 本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑 ...

  2. eeglab教程系列(15)-绘制独立成分ERP贡献

    要完成该操作,必须保证已加载数据和电极位置数据,同时还要对数据进行提取epoch,并对数据进行ICA处理,操作如下: 加载数据文件:eeglab教程系列(2)-加载.显示数据 加载位置文件:eegla ...

  3. eeglab教程系列(14)-Working with ICA Components

    在本案例前,先要进行进行ICA数据分解 操作: Tools > Run ICA,具体操作参照eeglab教程系列(12)-使用ICA分解数据的第三步. 1.绘制component spectra ...

  4. eeglab教程系列(13)-学习和删除ICA组件

    研究组件属性的操作:Tools > Reject data using ICA > Reject components by map.操作过程如下: 出现如下界面后,点击"OK& ...

  5. eeglab教程系列(12)-使用ICA分解数据

    ICA分解数据 第一步:导入数据eeglab教程系列(2)-加载.显示数据 第二步:根据教程eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图中导入位置信息. 做完上两步操作后,可以进行ICA数据分解. 第三 ...

  6. eeglab教程系列(7)-数据叠加平均{1}(Data averaging)

    ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位,通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义,利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位. 1.在头皮图(sc ...

  7. eeglab教程系列(4)-绘制通道光谱图

    在进行通道光谱图绘制前,需要先按照eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可). 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作:Plot > Chan ...

  8. eeglab教程系列(2)-加载、显示数据

    1 准备工作 1.1 安装eeglab: 在matlab中安装eeglab,请看安装教程:eeglab教程系列(1)-安装教程 1.2 测试数据 由于公众号上不好上传文件,所以请到QQ群中下载 测试数 ...

  9. eeglab教程系列(8)-数据叠加平均{2}绘制2D和3D图

    1.绘制一些列的2D ERP scalp maps 本案例中将绘制一系列的2-D scalp maps,其中每个图表明的是一个特定的潜伏期的电压分布. 具体操作如下: Plot > ERP ma ...

最新文章

  1. 北大韦神透露现状:自己课讲得不太好,中期学生退课后就剩下5、6个人...
  2. [luogu4027] [NOI2007]货币兑换
  3. java sbyte_Java Byte parseByte()方法
  4. Java屏蔽输入法_技巧:如何禁止输入法切换到全角状态
  5. mysql8 距离计算_MySQL8 的 Hash join 算法
  6. [USACO09FEB]改造路Revamping Trails 分层最短路 Dijkstra BZOJ 1579
  7. 计算机网络第七版 部分详细答案
  8. 从零开始搭建java物联网平台_【攻略】从零开始搭建物联网系统
  9. 高一计算机网络技术应用计划,高一信息技术课教学计划
  10. 前端面试题之 对Promise的理解
  11. 用计算机打字教案,教学设计-有趣的打字练习游戏
  12. 新生研讨课:利用OpenCV处理带有水印的图片的调研报告
  13. 天津2019全国计算机二级,2019年上半年全国计算机等级考试报名啦
  14. 常见基础注入类型-SQL注入-web安全
  15. 给Flutter中的Widget设置透明度
  16. 华为机试 - 最大矩阵和
  17. 很迷的SG??Berzerk - 787C
  18. RK3399适配OV8858摄像头
  19. 七星配资有机硅、碳交易爆发
  20. 微信小程序——用户安全等级

热门文章

  1. SDWebImage的使用及图片不改变问题的解决
  2. nginx产生【413 request entity too large】错误的原因与解决方法
  3. %w(数组)是什么意思?
  4. AI算法透明不是必须,黑箱和可解释性可简化为优化问题
  5. c#:未将对象引用设置到对象的实例--可能出现的问题总结(转)
  6. ubuntu终端快捷键
  7. 记个maven无法识别JAVA_HOME的问题 Error: JAVA_HOME is not defined correctly.
  8. Linux下Tomcat多部署形式,让每个项目维护起来互不影响
  9. linux内核中的每cpu变量
  10. 将指定目录下的sql文件名写入到txt文件中