5、 微状态分析: 对每个时刻点的脑地形图进行聚类(根据空间相关性) 6、 复杂度/非线性:分形维数、样本熵 7、溯源分析:通过采集的头皮的脑电信号来逆推皮层的脑电信号 8、 机器/深度学习:疾病辅助诊断、状态的预测(通过采集的脑电预测采集对象的年龄,如小孩,成人)...
源分析旨在确定脑电信号在大脑中的来源位置。 常用的源分析方法包括逆问题求解方法(如MNE、sLORETA和DIPFIT)和基于空间滤波的方法(如Beamforming和LORETA)。 单试验分析Single-trial analysis: 单试验分析针对每个试验单独分析脑电数据,而不是对整个数据集进行平均处理。 这种方法可以提供更多的试验间变异性信息,有助于...
EEG技术通过头皮电极记录大脑皮层神经元电活动，转化为图形或数字数据，揭示大脑在不同状态下的活动模式，如睡眠、觉醒、认知任务执行，以及辅助诊断脑部疾病。EEG信号显示为不同频率范围内的波形，如δ、θ、α、β和γ波，分别对应不同的觉醒程度、注意力水平和情绪状态。离线预处理分析通常包括对0.5 Hz...
独立成分分析是一种多变量信号处理方法,可以将脑电图数据分解为多个相互独立的成分。该方法可以有效地去除数据中的伪信号和噪音,并对脑波活动和事件相关电位进行分离和提取。 3.时频分析(Time-frequency Analysis): 时频分析是一种基于时域和频域的预处理方法,可以反映脑波活动的变化和动态。该方法可以分析脑电信号在...
首先,对于脑电图数据的分析,需要注意以下几点。 1.数据收集和准备:在进行脑电图实验之前,需要确保数据收集设备的正常运行,并消除可能干扰数据质量的因素。例如,保持被试者的舒适和放松,以减少运动产生的噪声。 2.数据预处理:脑电图数据通常包含多个通道和高时空分辨率的信号。因此,在分析之前,需要执行一系列的预处理...
erp脑电数据采集分析 ERP(Enterprise Resource Planning)是指企业资源管理系统,是一个整合了企业多个部门及其业务流程的信息系统,以某达高效率、高质量、高透明度等目标。而脑电数据采集分析则是目前应用比较广泛的一种脑机接口技术,主要使用头皮脑电图采集脑电信号,进行信号分析、处理等步骤,以实现人机交互及辅助医学等...
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"切分"成时间片段,这些时间片段被锁定到某个事件(例如刺激)中的时间片段。 比如在EEGLAB分析中,EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成,而将数据切分后,它由多个较小的时期(small epoch)组成。
本文改进了一种双水平脑电特征提取方法,即分别从传感器水平和源水平研究脑 电信号的特征提取,并设计了基于支持矢量机(SVM)及K最近邻(KNN)分类器的精神 分裂症诊断系统。精神分裂症诊断系统由五部分组成:脑电信号预处理,特征提取, 特征选择,构建分类模型,模型评估。本研究使用的脑电数据均来自首发精神分裂症 患者,...
在脑电图数据的分析过程中,时间频率分析是其中一项重要的研究方向,研究不同的时间频率分析方法可以帮助我们更好地理解脑电信号的特征和动态变化。 时间频率分析方法主要包括离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,简称DFT)和连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,简称CWT)。DFT是一种基于频域的分析方法,通过计算...