预处理

从源文件到可执行文件的4个步骤:预处理、汇编、编译、链接形成可执行文件


预处理指令是指源文件中以#号开头的代码行。
#号必须是该行除了任何空白字符外的第一个字符。
#后是指令关键字,在关键字和#号之间允许存在任意个数的空白字符。整行语句构成了一条预处理指令,
该指令将在编译器进行编译之前对源代码做某些转换。
指令             用途
 #             空指令,无任何效果
 #include       包含一个源代码文件
 #define        定义宏
 #undef         取消已定义的宏
 #if          如果给定条件为真,则编译下面代码
 #ifdef         如果宏已经定义,则编译下面代码
 #ifndef        如果宏没有定义,则编译下面代码
 #elif          如果前面的#if给定条件不为真,当前条件为真,则编译下面代码
 #endif         结束一个#if……#else条件编译块
 #error         停止编译并显示错误信息
 #else          条件编译的否则选项
 #error         指令将使编译器显示一条错误信息,然后停止编译。
 #line          指令可以改变编译器用来指出警告和错误信息的文件号和行号。
 #pragma        指令没有正式的定义。编译器可以自定义其用途。典型的用法是禁止或允许某些烦人的警告信息。


文件包含
在程序中包含头文件有两种格式:
#include <my.h>
#include "my.h"


第一种方法是用尖括号把头文件括起来。这种格式告诉预处理程序在编译器自带的或外部库的头文件中搜索被包含的头文件。
 
第二种方法是用双引号把头文件括起来。这种格式告诉预处理程序在当前被编译的应用程序的源代码文件中搜索被包含的头文件,如果找不到,再按一种方法搜索。
 
采用两种不同包含格式的理由在于,编译器是安装在公共子目录下的,而被编译的应用程序是在它们自己的私有子目录下的。一个应用程序既包含编译器提供的公共头文件,也包含自定义的私有头文件。采用两种不同的包含格式使得编译器能够在很多头文件中区别出头文件的位置。 


那什么是编译前的预处理呢? 
预处理过程读入源代码,检查包含预处理指令的语句和宏定义,
并对源代码进行相应的转换。预处理过程还会删除程序中的注释
和多余的空白字符。
功能主要包括:
宏定义,文件包含,条件编译三部分。
分别对应宏定义命令,文件包含命令,条件编译命令 三部分实现。生成".i"后缀的文件


编译过程中的汇编是什么意思呢?就是把c语言翻译成汇编语言的意思(.s)。
编译过程中的编译就是把汇编语言翻译成机器语言的意思。也就是说.o或.obj为后缀的对象文件(目标文件)已经是机器语言了,是可以被计算机所理解的了。
脑电预处理是脑电信号分析中重要的一环,以下是关于脑电预处理的方法、技术和流程的相关信息: ### 脑电预处理方法 - **独立成分分析(ICA)**:用于去除脑电数据中的伪迹。研究使用ICA去除数据中的伪迹,执行了四种策略的测试,包括不进行ICA预处理步骤、仅去除眼动伪迹、去除所有可靠识别的生理/非生理伪迹、仅保留可靠识别的大脑独立成分(ICs)。跳过眼动伪迹去除步骤会影响微状态评估标准的稳定性、微状态地形,并大大降低EO/EC条件下微状态特征比较的统计功效,但使用更为严格的预处理方法时,这些差异并不显著[^1]。 ### 脑电预处理技术 - **伪迹去除技术**:不同研究中的伪迹去除策略可能会改变微状态的地形和特征,从而影响研究结果的可推广性和可比性。ICA是常用的伪迹去除技术,能有效去除眼动等生理/非生理伪迹,以提高数据质量[^1]。 ### 脑电预处理流程 以独立成分分析预处理脑电微状态的研究为例,其流程包括: 1. **数据采集**:使用常规的静息态EEG数据集,其中包括受试者交替进行睁眼(EO)和闭眼(EC)两种状态的实验数据[^1]。 2. **预处理策略选择**:执行四种ICA预处理策略,分别为不进行ICA预处理步骤、仅去除眼动伪迹、去除所有可靠识别的生理/非生理伪迹、仅保留可靠识别的大脑独立成分(ICs)[^1]。 3. **数据分析与结果评估**:研究结果显示,跳过眼动伪迹去除步骤会产生不良影响,而数据质量好且去除眼动伪迹时,微状态地形和特征在不同预处理步骤下具有稳健性[^1]。 ```python # 以下为一个简单示意的脑电预处理流程代码示例(仅为概念示意,非完整可用代码) import mne # 读取脑电数据 raw = mne.io.read_raw_eeglab('your_eeg_data.set') # 进行独立成分分析 ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=0.99, method='fastica') ica.fit(raw) # 去除眼动伪迹(示例) eog_inds, eog_scores = ica.find_bads_eog(raw) ica.exclude = eog_inds # 应用ICA到数据 raw_clean = ica.apply(raw) # 保存预处理后的数据 raw_clean.save('preprocessed_eeg_data.fif', overwrite=True) ```
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