EEGLAB系列教程5：数据预处理2（ICA去伪迹）

EEGLAB教程：ICA去伪迹详解
原创 已于 2023-03-28 20:00:20 修改 · 7.4k 阅读 · 96 ·
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#人工智能 #python

于 2022-12-18 11:20:36 首次发布
本文是EEGLAB数据预处理系列教程的第五篇，主要讲解如何使用ICA进行去伪迹。首先介绍运行ICA的步骤，接着探讨不同ICA算法的选择，如Infomax、Jader和SOBI。接着，展示了如何查看和评估ICA成分，包括时间进程和头皮图。还讨论了优化ICA质量的方法，如处理自动伪迹剔除问题，以及何时在分段数据上应用ICA。最后提到了ICLabel插件用于自动识别伪迹成分，并展示了眨眼、眼动、头动等典型成分的识别特征。
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基于EEGLAB2023.0数据预处理步骤GUI实操指南
Chen Rui blog
08-30 1896
坏导是指在数据采集时，由于各种原因（如，电极本身问题或阻抗不好等）导致数据记录有问题，但是在后期又特别想要该通道的数据，那么就可以利用插值的方法进行——利用该导联周边的几个电极点的均值作为该导的数据。点击红框的按钮后会出现长条对话框，框中显示的是Marker的名称。按钮，会出现如上图所示的长条形对话框，方框里面是所有电极的名称，这时将需要的剔除的电极选择上，如上图，我选择了。通常进行ERP时，必做的分段数据，即根据对应的刺激marker或是反应marker将采集的连续数据进行分段，取一定的时间窗。
eeglab加载显示脑电数据，eeglab简单操作
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EEGLAB的相关使用
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eeglab的基本使用和操作
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08-09
eeglab教程,有详细的操作说明。帮助你处理脑电。
基于ICA与InfoMax算法的脑电信号特征提取实战
最新发布
weixin_42509507的博客
09-11 1066
脑电信号（Electroencephalogram, EEG）是通过放置在头皮上的电极记录大脑皮层神经元群体同步电活动所产生的电位变化。这些信号主要来源于大脑皮层锥体细胞的突触后电位，经过颅骨和头皮传导至体表。EEG信号具有毫秒级时间分辨率，适用于研究大脑动态活动，广泛应用于认知科学、神经疾病诊断以及脑机接口等领域。EEG信号通常在0.5～100 Hz频段内变化，幅值范围为5～100 μV，具有明显的节律性和时频特征。
ICA独立成分分析去除EEG伪影
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03-26 6276
目录介绍ICA假设方法组件投影实验数据样本移除眨眼和肌肉伪影一些严重污染的脑电数据 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1：903290195(已满，请加群2)，群2：941473018 介绍 眼动，眨眼，肌肉，心脏和线的噪音会严重污染脑电图活动，这在脑电解释和分析中会产生非常严重问题。研究人员已经提出了许多方法来消除EEG...
eeglab中文教程系列(4)-预处理工具
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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 预处理工具 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...
【EEGLAB与ADJUST插件终极指南】：精通ICA数据处理与伪迹消除
EEGLAB与ADJUST插件是用于处理和分析脑电图（EEG）数据的流行工具，它们提供了一系列方法来导入数据、执行预处理、独立成分分析（ICA）以及伪迹的自动识别和校正。本文首先介绍了EEGLAB和ADJUST的基础操作，随后深入...
EEGLAB中文操作指南：脑电数据分析详解
5. 数据预处理：导入数据后，通常需要进行一系列预处理步骤，如去除噪声、滤波、平均参考、独立成分分析(ICA)等，以提高信号质量。这些步骤有助于消除眼动、肌肉活动等干扰因素。 6. 可视化：EEGLAB提供了强大的...
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【教程+代码讲解】用EEGLab去除眼部伪迹
weixin_44517742的博客
09-04 5268
独立成分分析（ICA）是一种用于将多元信号分离成可加性子分量的计算方法（即，统计独立的非高斯信号源的线性组合）。
EEGLAB（中文手册）.zip
06-18
适合入门学习的基础使用手册！研究脑电信号的必备工具，处理eeg信号，滤波，降维，采样，绘图等必备软件！
EEGLAB操作手册
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EEGLAB
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...
eeglab-基础篇（数据预处理）
2401_83174937的博客
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eeglab数据预处理
EEGLAB数据预处理基本流程GUI实操指南
fdgdf5535的博客
09-25 5974
按钮，会出现如上图所示的长条形对话框，方框里面是所有电极的名称，这时将需要的剔除的电极选择上，如上图，我选择了 VEOG这个电极（该电极表示是垂直眼电），然后点“OK”，在弹出的对话框中自行确定是否需要修改命名。坏导是指在数据采集时，由于各种原因（如，电极本身问题或阻抗不好等）导致数据记录有问题，但是在后期又特别想要该通道的数据，那么就可以利用插值的方法进行——利用该导联周边的几个电极点的均值作为该导的数据。上图的图是通过IClabel的工具箱进行自动判断的，可以帮助自动识别出哪些是Eye的成分。
脑电数据预处理：手把手教你手动调用EEGlab函数，完成EEG数据预处理（附完整代码）
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07-27 7552
当需要批量处理数据集文件时，手动使用EEGlab就变得繁琐复杂，如何使用EEGlab的函数，手动对脑电数据进行预处理呢？本文以Open BMI运动想象数据为例，手动调用EEGlab的函数命令，完成脑电数据的重参考、滤波、降采样等操作，并对处理完成的数据集进行格式加工与保存。
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