4.使用更严格的阈值或剔除伪迹方法再次清理ICA后的数据集,以删除数据的剩余伪迹部分 将ICA 应用于分段数据而不是连续数据 一般来说,建议对连续数据使用 ICA,而不是已提取的分段数据。首先,分段数据已经减少了样本数量,当存在更多数据时,ICA 成分的质量会更高些。其次,删除分段数据的基线会对ICA 产生重大影响,因为...
第一步:导入数据eeglab教程系列(2)-加载、显示数据 第二步:根据教程eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图中导入位置信息。 做完上两步操作后,可以进行ICA数据分解。 第三步:进行ICA数据分解 操作: Tools > Run ICA,操作如下界面: 操作完后会出现如下界面: 选择默认算法runica即可,点击"OK".运行速度会较慢,请耐心...
ICA分解数据 第一步:导入数据eeglab教程系列(1)-加载、显示数据 第二步:根据教程eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图中导入位置信息 做完上两步操作后,可以进行ICA数据分解。 第三步:进行ICA数据分解 操作: Tools > Run ICA,操作如下界面: 操作完后会出现如下界面: 选择默认算法runica即可,点击"OK".运行速度会较...
第一步:导入数据eeglab教程系列(1)-加载、显示数据 第二步:根据教程eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图中导入位置信息 做完上两步操作后,可以进行ICA数据分解。 第三步:进行ICA数据分解 操作: Tools > Run ICA,操作如下界面: 操作完后会出现如下界面: 选择默认算法runica即可,点击"OK".运行速度会较慢,请耐心等...
分解数据第一步:导入数据eeglab教程系列(1)-加载、显示数据第二步:根据教程eeglab教程系列(2)-绘制脑电头皮图中导入位置信息 做完上两步操作后,可以进行ICA数据分解。 第三步:进行... numbers"后面的文本框设置为1:12,如下: 点击"OK"后,弹出如下界面:通过上图可以了解各个独立成分的头皮分布。在上图中单击任意...
操作: Tools > Run ICA,具体操作参照eeglab中文教程系列(11)-使用ICA分解数据 的第三步。 1.绘制component spectra and maps 在本部分,可以了解哪些独立成分对特定的频段贡献最大,具体操作如下: 图1 点击后,会出现如下: 图2 红框中表示是需要随机选择的数据的百分比。百分比小的话,会节省时间; ...
目录1.绘制componentspectra and maps2.绘制独立成分ERPs本教程为脑机学习者Rose发表于公众号:脑机接口社区(微信号:Brain_Computer).QQ交流群:903290195在本案例前,先要进行进行ICA数据分解操作: Tools > RunICA,具体操作参照eeglab中文教程系列(11)-使用ICA分解数据的第三步。1.绘制 ...
研究组件属性的操作:Tools > Reject data using ICA > Reject components by map.操作过程如下: 出现如下界面后,点击"OK"即可。 生成的3D图形与先前的2D头皮贴图之间的区别在于,这里可以通过单击每个组件头皮图上方的矩形按钮来绘制每个组件的属性。 点击某个组件下的矩形,会出现如下界面。在如下界面中可以查看一些眼...
运行ICA算法:选择适当的ICA算法,如Infomax或FastICA,运行算法以分离出独立成分。 结果可视化:通过EEGLAB的独立成分图工具,展示各独立成分的时间域波形、功率谱和拓扑图。 ICA结果的可视化能够帮助研究者识别出有意义的脑电成分,如运动相关电位或认知任务诱发电位,并排除伪迹对分析结果的影响。
eeglab教程系列(13)-学习和删除ICA组件 研究组件属性的操作:Tools > Reject data using ICA > Reject components by map.操作过程如下: 出现如下界面后,点击"OK"即可。 生成的3D图形与先前的2D头皮贴图之间的区别在于,这里可以通过单击每个组件头皮图上方的矩形按钮来绘制每个组件的属性。