雖然買腦電采集設(shè)備時(shí)會配備有腦電數(shù)據(jù)處理軟件，但是有的需要付年費(fèi)，但是如果沒買采集設(shè)備也沒有專業(yè)處理軟件，可以使用matlab中eeglab，使用起來也比較方便，eeglab的安裝流程瀏覽器搜一下會有，如很必要后面出一篇，下面介紹下采集好的腦電數(shù)據(jù)該如何做預(yù)處理。

解讀：eeglab是基于MATLAB的一個(gè)工具包，一般加載的時(shí)候都從添加子文件夾導(dǎo)入。在添加多個(gè)工具包時(shí)，記得只保留必要的工具包，避免兼容報(bào)錯(cuò)的問題。

一、導(dǎo)入數(shù)據(jù)

步驟1：File - Import data - 不同的數(shù)據(jù)格式不同的導(dǎo)入方法

解讀：其中BP設(shè)備和ANT設(shè)備的數(shù)據(jù)，都是從.vhdr中導(dǎo)入。

步驟2：File - Load exiting dataset - eeglab_data.set

解讀：若是導(dǎo)入eeglab保存的數(shù)據(jù)，則直接按照步驟2導(dǎo)入即可。

來源：AffectiveNeuroscience

二、定位電極(時(shí)間)

步驟：Plot - Channel data(scroll) - settings - time range to display -setting - number of channels to display value(調(diào)整幅度)

解讀：可以在數(shù)據(jù)分析之前，瀏覽一下原始數(shù)據(jù)，自己對數(shù)據(jù)的好壞有一個(gè)評估。

三、定位電極(空間)

步驟：Edit - Channel locations - read locations ( look up locs) - eeglab_chan64.locs(plot 2D)

解讀：在數(shù)據(jù)分析之前，查看電極點(diǎn)的分布圖，方便后期進(jìn)行使用插值法進(jìn)行壞點(diǎn)替換。

四、刪除無用電極

步驟：Edit - Select data -?點(diǎn)上√，即刪除選取的電極；不點(diǎn)√，則是刪除剩余的電極。

解讀：刪除記錄多余的電極，只選取自己需要的電極。

四、重參考

步驟1：Edit - Re-reference -?re-reference data to channel(s) - 電極點(diǎn) M1 M2 (TP9 TP10)? (雙側(cè)乳突)

步驟2：Edit - Re-reference - compute average reference(全腦平均)

步驟3：使用?rest-reference?插件(零參考)

解讀：重參考的方法常用的有雙側(cè)乳突、全腦平均、零參考，具體選取那種方法根據(jù)以往的參考文獻(xiàn)和自己的需要來進(jìn)行選擇。

重參考也是一種空間濾波，主要是通過另外一個(gè)角度來看問題。所以不同的在線參考其實(shí)對于離線參考沒有太大影響。

五、濾波

步驟1：Tools - Filter the data - basic FIR filter - (1 Hz high pass filter first) - Overwrite it in memory(根據(jù)需要獲取目標(biāo)頻段)

步驟2：Tools - Filter the data - Basic FIR filter - (30 Hz low pass filter second) - Overwrite it in memory

解讀：高通濾波，是指高頻信號能正常通過，而低于設(shè)定臨界值的低頻信號則被阻隔、減弱。因而是進(jìn)行1Hz的高通濾波，而選擇的時(shí)候，1Hz是頻率通過的下限。

低通濾波，是指低頻信號能正常通過，而超過設(shè)定臨界值的高頻信號則被阻隔、減弱。因而是進(jìn)行30Hz的低通濾波，而選擇的時(shí)候，30Hz是頻率通過的上限。

早期的eeglab版本，不能夠同時(shí)濾波，容易卡死；最新版本的eeglab是可以同時(shí)進(jìn)行空間濾波的。

若是后期要做時(shí)頻分析，可以濾波的范圍選擇更寬一點(diǎn)，選擇0.1-100。若是只進(jìn)行傳統(tǒng)的ERP分析，可以選擇1-30左右。

此外，若是進(jìn)行0.1-100Hz的濾波，為了消除市電的干擾，可以進(jìn)行50Hz的凹陷濾波。

六、分段和基線矯正

步驟：Tools - Extract epochs(分段 marker 全選)- Automatic baseline correction

解讀：分段的步驟，可以在去除眼電之前，也可以在去除眼電之后。其實(shí)最好是在去除眼電之后，因?yàn)檫B續(xù)的數(shù)據(jù)在跑ICA時(shí)更好，只是數(shù)據(jù)量比較大，跑的速度比較慢。

但是若是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)當(dāng)中有出聲、身體動，造成偽跡較多，數(shù)據(jù)雜亂，可以先分段，只是可以在分段的時(shí)候，盡量分段長一點(diǎn)。

七、偽跡去除

步驟1：Plot - Channel data(scroll)(刪除壞的trial)- 差值壞導(dǎo)(代碼)

步驟2：File - Save as - 保存文件

解讀：偽跡去除是去除眼電之外的其他雜亂的偽跡，使得在 Run ICA之前的數(shù)據(jù)比較干凈，容易找到眼電成分。

八、Run ICA

步驟：Tools - Run ICA - 'extended',1'pca',30 - OK

解讀：Run ICA 的時(shí)候，可以寫30個(gè)，也可以寫60個(gè)主成分。去除的時(shí)候，需要去除自己最肯定的成分，一般都是去除眼電成分。

九、眼電去除

步驟1：Tools - Reject data using ICA - Reject component by map

步驟2：Select each IC and observe

步驟3：Tools - remove components - 填寫刪除電極的數(shù)字 - OK

解讀：眼電判斷的時(shí)候，除了看地形圖，也可以看頻率分布圖、每個(gè)成分的波形圖，以及矯正之后的腦電圖是否有差異，進(jìn)行綜合的評估。

只有自己很確定的偽跡主成分才刪除，不然可能會刪除自己想要的成分。

若是出來的成分，沒有出現(xiàn)明顯的偽跡成分，可以多跑幾次ICA；或者不分段重新跑一次；再或者再看看原始數(shù)據(jù)，刪除雜亂的成分，重新再跑一次。

這是一步是很需要經(jīng)驗(yàn)的步驟，若是前期自己把握不準(zhǔn)，可以讓有經(jīng)驗(yàn)的人幫忙看看。

通過Adjust插件，也可以進(jìn)行一個(gè)簡單的偽跡成分的評估，不過最終的確定還是需要自己來進(jìn)行評估。

眼電去除的標(biāo)準(zhǔn)

來源：彭微微老師

十、預(yù)處理的批處理

步驟：eeg.history - 出現(xiàn)之前處理的代碼 - 進(jìn)行每個(gè)被試的批處理 - 然后處理完之后再手動去除眼電成分 - 保存為處理干凈的腦電信號 - 進(jìn)行下一步的分析

解讀：腦電數(shù)據(jù)的預(yù)處理是為了提高信噪比，去除噪音，得到比較干凈的數(shù)據(jù)。從而進(jìn)行下一步的分析。

后續(xù)整理工作

來源：彭微微老師

解讀：保存數(shù)據(jù)并整理，方便后期分析；保存圖片，方便自己對數(shù)據(jù)的把握和可視化的呈現(xiàn)。

原文作者：喵君姐姐

微信號：行上行下

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的eeglab和matlab,Matlab之EEGLAB工具箱脑电数据预处理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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