基于EEGLAB2023.0数据预处理步骤GUI实操指南

原创 已于 2023-12-18 09:56:48 修改 · 1.9k 阅读 · 3 ·
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#数据挖掘

于 2023-08-30 21:17:50 首次发布
本指南详细介绍了如何使用EEGLAB2023.0进行脑电数据预处理，包括数据导入、电极定位、滤波等步骤。针对Brain Products设备采集的数据，讲解了从启动EEGLAB到导入包含'eeg'、'vhdr'、'vmrk'的文件的完整流程。
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EEGLAB工具箱：脑电数据预处理与信号处理
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然而，脑电信号通常受到噪声和伪迹的干扰，因此在进行脑电信号分析之前，需要对数据进行预处理和信号处理。EEGLAB是一个常用的Matlab工具箱，提供了一系列功能强大的工具和函数，用于脑电数据的预处理和信号处理。然而，脑电信号通常会受到噪声和伪迹的干扰，因此在进行脑电信号分析之前，需要对数据进行预处理和信号处理。EEGLAB是一个常用的Matlab工具箱，提供了一系列功能强大的工具和函数，用于脑电数据的预处理和信号处理。在弹出的对话框中，选择要导入的脑电数据文件，并根据数据的特点选择相应的导入选项。
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09-25 6016
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。
eeglab加载显示脑电数据，eeglab简单操作
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【脑机接口】利用MNE进行EEG数据预处理（SEED数据集）
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05-16 4524
简单写下毕设里用到的预处理步骤
eeglab脑电数据预处理：step by step
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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...
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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？
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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。如果发现有什么错漏之处，也请指正。只想看操作的话可以看这篇。
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03-31
python中MNE库中ICA和PCA的使用，资料包中提供了源代码和数据，可供调试使用。资料包中的数据来源与BCI竞赛中运动想象的公开数据集，挑选了部分数据进行处理。
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EEGLAB 是用于脑电图（EEG）数据处理和分析的 MATLAB 工具包，以下是使用 EEGLAB 分析 .cnt 数据的一般方法： ### 1. 安装和启动 EEGLAB 首先要确保 MATLAB 已经安装，然后将 EEGLAB 工具包添加到 MATLAB 的搜索路径中。启动 MATLAB 后，在命令窗口输入 `eeglab` 启动 EEGLAB 界面。 ### 2. 导入 .cnt 数据 在 EEGLAB 主界面中，选择 `File` -> `Import data` -> `Using EEGLAB functions and plugins` -> `From Biosemi data files (.bdf, .edf, .cnt)` 。然后在弹出的文件选择对话框中，找到并选择要分析的 .cnt 文件。 ### 3. 数据预处理 - **通道选择**：可以根据研究需要，选择要分析的通道。在 EEGLAB 主界面中，选择 `Edit` -> `Select channels` ，可以选择全通道或部分通道进行后续分析。 - **滤波**：使用滤波去除噪声和干扰。选择 `Tools` -> `Filter data` ，可以设置滤波器的类型（如低通、高通、带通等）和参数。例如，设置一个 0.5 - 30 Hz 的带通滤波器可以去除低频的漂移和高频的噪声。 ```matlab % 在 MATLAB 命令窗口中也可以使用以下代码进行滤波 pop_eegfiltnew(EEG, 'lpfreq', 30, 'hpfreq', 0.5); ``` - **去除眼电伪迹**：眼电活动可能会对 EEG 信号产生干扰，可以使用独立成分分析（ICA）去除眼电伪迹。选择 `Tools` -> `Decompose data (ICA)` ，运行 ICA 算法，然后手动或自动识别并去除与眼电相关的成分。 ### 4. 分段和平均 - **分段**：根据实验的事件标记，将连续的 EEG 数据分割成一个个的时间段（epoch）。选择 `Tools` -> `Epoch data` ，设置分段的起始时间、结束时间和事件类型。 ```matlab % 在 MATLAB 命令窗口中使用以下代码进行分段 EEG = pop_epoch(EEG, [0 1000], {'event_type'}, -200, 800); ``` - **平均**：对分段后的数据进行平均，得到事件相关电位（ERP）。选择 `Tools` -> `Average epochs` ，可以按照不同的条件进行平均。 ### 5. 数据分析和可视化 - **可视化**：可以使用 EEGLAB 提供的各种可视化工具，如 `Plot` -> `Channel data (scroll)` 查看单个通道的 EEG 信号，`Plot` -> `ERP image` 查看 ERP 地形图等。 - **统计分析**：可以使用 MATLAB 或其他统计软件对处理后的数据进行统计分析，如 t 检验、方差分析等，以确定不同条件下 EEG 信号的差异。 ### 6. 保存结果 分析完成后，可以将处理后的数据和结果保存。选择 `File` -> `Save dataset as` ，可以保存为 EEGLAB 支持的文件格式，如 .set 文件。
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