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脑电
2024/4/11 14:42:52
信号处理--基于FBCSP滤波方法的运动想象分类
目录
理论
工具
方法
代码获取 理论
通用空间模式 (CSP) 算法可以用来有效构建最佳空间滤波器区分，然后实现运动想象的数据中的脑电信号的区分。然而，空间滤波器性能的好坏主要取决于其工作频带。如果脑电信号没有经过滤波或者滤波的频带范围不合适…
E-prime 行为实验设计
博客内容来自“心仪脑”的直播课课程，课程是在bilibili大学看的，地址在这里：[E-Prime/心仪科技] E-Prime专题(全)_手把手教你做实验_20200416-0514，记录一下方便以后复习。 E-prime 行为实验设计Stroop实验范式实验代码Stroop实验…
E-prime其他实验设计
博客内容来自“心仪脑”的直播课课程，课程是在bilibili大学看的，地址在这里：[E-Prime/心仪科技] E-Prime专题(全)_手把手教你做实验_20200416-0514，记录一下方便以后复习。 E-prime其他实验设计01 近红外E-prime编程02 nTMS-EEG E…
基于LORETA的EEG静息态脑网络分析
导读
LORETA是一种从EEG和MEG计算神经电活动图像的方法。其独特之处在于，它能在理想条件下进行精确的源定位和脑网络分析，而且整个过程不需要编程。本文结合LORETA示例数据，比较了老年组和青年组被试大脑静息态网络存在的差异。
操作过程
…
PNAS：人类头皮记录电位的时间尺度
导读
人类的许多行为都是由在不同时间尺度上发生的共同过程所支配的。标准的事件相关电位分析假设有关实验事件的响应持续时间是固定的。然而，最近对动物的单个单元记录显示，在需要灵活计时的行为中，神经活动尺度跨越了不同的持续时间。本研…
运用机器学习技术和脑电进行大脑解码-EEG Processing and Feature7
这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第七个视频资料整理。内容是“运用机器学习技术和脑电进行大脑解码”。
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from333.337.search-card.all.click&vd_source9ddbbbcbfdb81f60495d5…
E-prime基本介绍
博客内容来自“心仪脑”的直播课课程，课程是在bilibili大学看的，地址在这里：[E-Prime/心仪科技] E-Prime专题(全)_手把手教你做实验_20200416-0514，记录一下方便以后复习。 E-prime基本介绍关于E-primeE-prime基本介绍E-prime安装…
E-prime脑电实验设计
博客内容来自“心仪脑”的直播课课程，课程是在bilibili大学看的，地址在这里：[E-Prime/心仪科技] E-Prime专题(全)_手把手教你做实验_20200416-0514，记录一下方便以后复习。 E-prime脑电实验程序01 脑电Mark和Mark种类脑电Mark脑电…
E-prime实验设计常用技术
博客内容来自“心仪脑”的直播课课程，课程是在bilibili大学看的，地址在这里：[E-Prime/心仪科技] E-Prime专题(全)_手把手教你做实验_20200416-0514，记录一下方便以后复习。 E-prime实验设计常用技术1 E-prime多字符输入问题2 移动…
“灵光一现”的动态特征：EEG研究
导读
尤里卡效应(Eureka effect；灵光一现)是指突然解决问题的常见经验。在这里，本文以一种模式识别范式来研究这种效应，该范式要求在格式塔规则和先验知识的基础上分割复杂场景和识别物体。受试者必须在模糊的场景中检测物体，并通…
EEG微状态的皮层电图激活模式
前言
脑电图(EEG)微状态是表征大脑静息态网络自发激活的短暂连续的稳定头皮场电位。脑电微状态被假定介导局部活动模式。为了验证这一假设，本研究将瞬时全局脑电微状态动力学与皮层脑电图(ECoG)和立体定向脑电图(SEEG)深度电极记录的局部时间谱演变相关联。假设这些…
BEAPP：脑电批处理平台
摘要
脑电图(EEG)提供了与各种神经系统和神经精神疾病相关的脑功能信息。EEG包含复杂的高时间分辨率信息，而计算分析可以最大限度地利用这些信息。在这里，本研究提出了批量脑电图自动处理平台(BEAPP)，这是一个自动化、灵活的EEG处理平台&…
信号处理--基于Fisher分数的通道选择的多通道脑电信号情绪识别
目录 背景 亮点 环境配置 数据 方法 结果 代码获取 参考文献 背景 基于脑电的情绪分析，目前是当前研究的一个主要方向和热点。 亮点 使用基于Fisher score的标准来筛选具有高判别意义的脑电通道； 使用基于特征选择的遗传算法实现特征的筛选，从…
EEG 脑电信号处理合集（2）： 信号预处理
脑电信号在采集完以后，需要进行一系列的预处理操作，然后才能用于后续的科学研究和计算。预处理是脑电信号分析最基本且重要的一步。基于python环境MNE库。 1 使用带通滤波器，信号滤波，去噪，去工频干扰
data_path sam…
基于EEGLAB的脑电数据预处理
关于EEGLAB这个脑电处理工具包，对于大多是需要处理脑电数据的人来说都不会很陌生，这里放一个EEGLAB官网的链接；
https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php
前言：EEGLAB的优势
具有便于操作的GUI界面，特别适合初学者学…
EEG脑电信号处理合集（1）：功率谱中常见artifacts
通常EEG脑电信号采集完成以后，我们可以绘制出功率谱，一个正常的功率谱如下图所示：
在10H在处有个明显的突起，在后方通道中，这是我们所期望看到的。每个通道功率谱曲线都有一个负斜率，这是因为较高的频率通…
EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析
《Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-based Emotion Recognition with Deep Neural Networks》
方法：
A.预处理根据被试的反应，只选择诱发目标情绪的实验时期进行进一步分析。
将原始脑电图数据降采样至200Hz采样率。目视…