2020-03-12-脑电分析之线性与非线性变换

最新推荐文章于 2023-11-09 12:41:32 发布
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本文探讨了在脑电数据分析中线性与非线性运算的区别和应用，包括线性运算如重参考、平均叠加、差异波和基线校正，以及非线性运算如眼电纠正、伪迹去除和滤波。分析步骤的顺序至关重要，因为非线性运算会改变数据结果。
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脑电分析之线性与非线性变换
EEG technology
2020-03-12
陈锐CR
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EEGLAB如何进行ERPs数据处理你都会了吗？看这里保证你一劳永逸的get ERPs数据处理技能
psybrain的博客
02-21 4184
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。 今日~分享Matlab中EEGLAB对EEG数据预处理和ERPs分析的操作步骤。 EEG数据处理和分析的软件有不少，其中常用的一款是基于MATLAB运行平台的EEGLAB工具包，可以实现对EEG数据的预处理和ERPs的分析。 接下来就详细介绍EEGLAB中EEG数据预处理常用流程和操作步骤以及ERPs的分析，本次操作步骤介绍中是基于单个被试展开的。本文详细讲解如何操作，若想要了解ERPs数据分析原理，请参考往期推文：ERPs的预处理很简单，但你都了解了吗？
【脑电分析系列】第16篇：EEG 非线性与复杂度分析 — 熵、分形维数、李雅普诺夫指数与赫斯特指数
最新发布
qq_32516809的博客
09-17 955
【摘要】本文深入探讨了EEG信号的非线性与复杂度分析方法，重点介绍了四种核心指标：熵、分形维数、李雅普诺夫指数和赫斯特指数。与传统线性分析不同，这些方法能有效捕捉大脑信号中的混沌、分形等非线性特征，为神经疾病诊断提供新视角。文章详细解析了各指标的数学原理、临床意义（如癫痫、阿尔茨海默病等）及Python实现方法（使用AntroPy、NeuroKit2等库），通过代码示例展示了具体计算过程。研究表明，这些非线性特征在疾病诊断中准确率可达90%以上，为脑电分析提供了更强大的工具集。
脑电和脑磁图的非线性动力学分析
cc1609130201的博客
03-29 5260
非线性动力系统理论，也被称为“混沌理论”，现在已经发展到可以用于研究大脑复杂神经元网络的自组织和模式形成。非线性时间序列分析的一种方法是，从EEG或MEG的时间序列中重建潜在动力系统的吸引子，并根据其维数(对系统自由度的估计)对其进行表征，或它的Lyapunov指数和熵(反映了由于对初始条件的敏感依赖而产生的动力学的不可预测性)。最近发展起来的非线性测量方法表征了局部大脑动力学的其他特征(预测、时间不对称、确定性)或来自不同大脑区域的记录之间的非线性同步。非线性时间序列可以应用于健康受试者在无任务休息状态、
线性操作与非线性操作
qq_28503457的博客
07-22 1841
本科课外科研学习记录——EEG非线性分析（持续更新...
weixin_45270663的博客
09-03 522
记录一些我看到的文献，以及学习神经动力学的一些相关内容的资源，和一些我自己的想法
EEG重参考原理及python代码实现
qq_45538220的博客
11-09 2749
本文会介绍：重参考原理、重参考方法、python实现重参考、不同重参考方法结果对比。
2020-02-28-脑电分析之参数变换
Chen Rui blog
04-16 1653
layout title subtitle date author header-img catalog tags post 脑电分析之参数变换 EEG technology 2020-02-28 陈锐CR img/post-bg-desk.jpg true EEG 脑电 ...
精选资源
信号处理-使用核支持向量机实现脑电眼部状态的分类 使用数据
03-05
2. 特征提取：从原始EEG信号中提取有意义的特征，例如功率谱密度、时域分析（如平均值、峰值、峰谷差等）、频域分析（如傅立叶变换、小波分析等）。这些特征有助于捕捉到与眼部状态相关的关键信息。 3. 划分数据集...
非线性动力学系统matlab程序分析.pdf
06-19
标题中提到的“非线性动力学系统matlab程序分析”，涉及到的关键词包括非线性动力学、matlab程序、Duffing方程、求解方法、时间历程绘图、相图绘制、Poincare映射以及频谱绘制。非线性动力学是研究非线性系统的动力...
eeglab脑电数据预处理：step by step
u011661076的博客
03-24 2万+
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 学脑电的小伙伴对matlab软件和eeglab插件一定不会陌生，它们是脑电数据分析过程中的重要法宝。在对脑电数据进行分析处理之前需要先安装matlab，在matlab中调用eeglab插件。在收集脑电数据的过程中，我们收集到的数据不可避免的会受到一些干扰，但是我们在进行分析之前需要相对干净的数据，所以脑电数据处理过程中最重要的一步就是对数据进行预处理。预处理做得好，能够帮助我们有效地提高脑电数据的信噪比哦。 以下是关于脑电数...
手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇
热门推荐
脑机接口社区
05-19 5万+
目录0. EEG data1. 定位通道数据2. 删除无用数据3.滤波4.分段5.基线校正6. 重参考7. 降低采样率8. 插值坏导9. 独立主成分分析10. 剔除坏段 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018 感谢简书ID:亚内士多德 授权分享 EEG脑电数据预处理-原理篇 本文不涉及具体的操作步骤，而是对脑电数据预处理中的每一步进行解说，根据我自己的经验来解释为什么要这么做，希望能够对刚入门脑电数据的朋友有所帮助。
脑机接口（BCI）的认识及EEG数据预处理介绍
qq_43363657的博客
02-02 7770
一、脑-机接口概述   贺斌老师介绍BCI：我们可以检测人类的大脑信号，解码其中的含义，在用这个含义去控制机器，这里的机器可以是机械臂、无人机、电脑等等。另外，我们可以把电、磁、声等信号传入到大脑里，来刺激或者调控神经回路的活动，目前这种神经调控主要应用于疾病的治疗。   非侵入式BCI主要分为两大类，一类是基于运动想象的（MI），另一类是基于事件相关（ERP），通过测量解析ERP，以此来控制机器。可供测量的ERP有很多中，包括P300、稳态视觉诱发电位（SSVEP）、听觉诱发电位（AEP）。 二、脑-机接
脑电基础知识
weixin_39048703的博客
11-27 1万+
EEG EEG（脑电图） BEAM（脑电地形图） 诱发电位 ERP 事件相关电位 诱发电位的特征 诱发电位的分类 事件相关点位的测试方法 影响事件相关电位的因素
【机器学习基础】非线性变换
Jason Ding的专栏
02-01 1万+
引言 在之前介绍的分类问题中，所涉及的分类的模型都是线性的，在非线性变换这一节中，我们将模型延伸到非线性的情况下来进行数据的分类。 二次假设(Quadratic Hypotheses) 我们看到上面的例子，在左图中，圆圈和红叉的数据无法用一条直线将其分成两类，那么这这个例子中，我们其实可以用一个大圆圈将数据分类，所以现在我们考虑假设，该假设hSEP(x)是一个过原点的
学了这么久的脑电，这些行话你不会还不知道吧？
u011661076的博客
11-13 2220
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 脑电术语 ERP Event-related Potentials：事件相关电位 与某一事件（通常为一个刺激或反应）相关的电势（电压），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。 Block of trials 试次组块 一系列的试次，后面通常跟随一个休息间隔。也被称为一轮或一个试次组块。 Component 成分 一个潜在的神经响应，在与其他神经响应相加在一起之后，
数字图像处理实验（4）——图像直线检测
qq_41650371的博客
04-07 2348
实验题目 编程实现彩色图像的直线检测。提示：直线检测是基于边缘点进行的，因此首先需要进行边缘检测，再通过霍夫变换找出大部分边缘点所在的直线。 源码 //Prewitt算子 function P=Prewitt imNew=im2double(imread('hf.jpg')); [M , N, ~]=size(imNew); for i=2:M-1 for j=2:N-1 ...
训练神经网络中最基本的三个概念和区别：Epoch, Batch, Iteration
qq_36447181的博客
04-30 7614
epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。iteration​：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次​（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次​...
手把手教你EEG脑电数据预处理-操作篇
脑机接口社区
05-19 3万+
目录导入数据对数据进行初步认识电极定位移除无用电极重参考重采样滤波分段和基线校正插值坏导ICA剔除ICA成分剔除坏段目视检查法保存数据 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018 感谢简书ID:亚内士多德 授权分享 EEG脑电数据预处理-操作篇 关于EEG数据预处理的原理，前面已经介绍过了，大家可以查看《手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇》。下面是亚内士多德分享的操作篇。 导入数据 选择要导入的数据格式 接下来会弹
基于脑电信号的自适应Lempel-Ziv复杂度情感识别研究
本文主要探讨了在情感识别领域中，如何利用脑电信号的Lempel-Ziv复杂度进行非线性分析，以提高情感识别的准确性和效率。Lempel-Ziv复杂度是一种衡量序列复杂性的非线性方法，尤其适用于复杂生理信号如脑电信号的分析...
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