手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇

相关推荐

• 用于追踪认知任务期间的亚秒级脑动态的高密度脑电

  这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集,这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的.它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务,视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务 ...

• NeuroImage：警觉性水平对脑电微状态序列调制的证据

  <本文同步发布于"脑之说"微信公众号,欢迎搜索关注~~> 大脑的瞬时整体功能状态反映在其电场构型中,聚类分析方法显示了四种构型,称为脑电微状态类A到D.微状态参数的变化 ...

• 基于EEG信号的生物识别系统影响因素分析

  摘要:由于指纹.语音或面部等传统特征极易被伪造,因此寻找新的生物特征成为当务之急.对生物电信号的研究也因此具有了开发新的生物识别系统的潜力.使用脑电信号是因为其因人而异,并且相比传统的生物识别技术更难 ...

• 基于EEG信号的情绪识别

        情感在日常生活中有着重要的作用,不仅在人类互动中,而且在决策过程中,以及在对我们周围世界的感知中.由于最近研究界对建立人和计算机之间的情感互动表现出兴趣,因此需要识别前者的情感状态.这可以 ...

• 手把手教你EEG脑电数据预处理-操作篇

  更多技术干货第一时间送达 感谢简书ID:亚内士多德 授权分享 EEG脑电数据预处理-操作篇 关于EEG数据预处理的原理,前面已经介绍过了,大家可以查看<手把手教你EEG脑电数据预处理-原理篇&g ...

• letswave7中文教程2：脑电数据预处理-通道位置分配

  更多技术干货第一时间送达 原始的脑电图信号是有噪声的.预处理对于提高信号的信噪比以获得"清晰"的脑电图数据是非常有必要的.但是,想要完全区分噪音和信号却是几乎不可能的.在脑电信号中 ...

• letswave7中文教程3：脑电数据预处理-ICA去除伪影

  更多技术干货第一时间送达 ICA/BSS的理论与模型 独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法.ICA可线性建模如下图所示. 假设X为&qu ...

• letswave7中文教程4：脑电数据预处理-时域分析

  更多技术干货第一时间送达 在本章中,我们将继续对ICA过滤后的P300数据集进行预处理. 说明,这部分的教程是基于前面几次教程的基础上进行的.所以要进行ICA预处理进行伪影去除,需要: 先导入数据&l ...

• 手把手教你设置北上资金数据指标

  上一周介绍了如何在通达信使用跳空高开选股,发现了很多让卡尔哭笑不得的问题,文中的几个图已经把最终的界面展现出来,按部就班的抄都抄错,要么没有设置参数N,要么少了个冒号,或者分号写成冒号等等,大家照着葫 ...

• MNE中文教程(16)-脑电数据的Epoching处理

  更多技术干货第一时间送达 Epoch概念简介 从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号,这些时间窗口可以称作为epochs.由于EEG是连续收集的,要分析脑电事件相关的电位时,需要将信号&quo ...

• DEAP数据库介绍--来自于音乐视频材料诱发得到的脑电数据

  更多技术干货第一时间送达 DEAP数据库简介 DEAP[1](Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals),该数据库是由来自英国伦 ...

• Python-使用多种滤波器对脑电数据去除伪影

  更多技术干货第一时间送达 一些由电源线造成的伪影具有某些特定范围的频率(比如,由电网产生的电力线噪声,主要由50Hz(或60Hz取决于实验的地理位置)的尖峰组成).因此可以通过滤波来固定. 本文分别使 ...

• Python-生成模拟原始脑电数据

  更多技术干货第一时间送达 在实验中有时需要原始脑电数据来进行模拟实验,但又限于实验条件的不足,需要构造模拟的原始脑电数据. 本示例通过多次重复所需的源激活来生成原始数据. 案例介绍 # 导入工具包im ...