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基于eeglab代码开发的最新脑电信号预处理流程,包含MATLAB代码。

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简介:
该管道旨在利用EEGLAB的标准10-20EEG数据预处理流程,这些数据通常来源于各种数据采集系统。为了确保您拥有最新版本的EEGLAB,本存储库内已包含最新的版本,因此您无需自行从网络下载。为了顺利运行此管道,您需要安装MATLAB 2017a或更高版本;虽然它也可能兼容较早的版本,但尚未进行充分测试。在使用该管道之前,请务必将存储库中的特定文件和文件夹添加到您的MATLAB路径中。具体而言,您需要将“〜/依赖~/eeglab14_1_2b/functions/sigprocfunc/FastICA_25”文件夹添加到您的路径中。请通过在MATLAB环境中导航到该文件夹,右键单击并选择“将此文件夹添加到路径”来实现这一操作,注意不要选择“添加此文件夹和所有子文件夹”。此外,在使用脚本之前,用户必须手动启动EEGLAB。请导航至“~/eeglab14_1_2b/”目录并在命令提示符中输入“eeglab”以启动EEGLAB程序并加载必要的插件。 这种启动方式至关重要,避免与所有子文件夹一同添加到路径中,因为EEGLAB的正确运行依赖于这种特定的启动方式。

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客服
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  • EEG滤波-MATLAB:EEG_pipeline_MATLAB(eeglabEEG
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    本资源提供一套完整的MATLAB代码库,用于执行最新的脑电图(EEG)数据预处理步骤,包括去噪和过滤等。这些功能都基于EEGLAB工具箱实现。适合研究人员进行深入分析前的数据准备使用。 脑电信号基础的MATLAB代码设置管道旨在使用EEGLAB预处理标准10-20 EEG数据(可从各种数据采集系统获取)。此存储库包含了最新版本的EEGLAB,因此无需额外下载任何内容。要使用该管道,您必须安装MATLAB 2017a或更新版。虽然它可能适用于旧版本的MATLAB,但尚未进行测试验证。 在使用这个管道之前,请将一些文件夹添加到您的MATLAB路径中。需要添加的文件夹包括:~/依赖 ~/eeglab14_1_2b/functions/sigprocfunc/FastICA_25。为此,在MATLAB环境中导航至要添加的文件夹,右键点击它,并选择“将此文件夹添加到路径”。请勿单击“添加此文件夹和所有子文件夹”。 在运行脚本之前,请手动启动EEGLAB。为此,请导航到~/eeglab14_1_2b/并在命令提示符中输入“eeglab”,这会启动EEGLAB并将必要的插件添加至您的路径中。以这种方式启动EEGLAB很重要,不要将其与所有子文件夹一起直接加入MATLAB的搜索路径内,因为EEGLAB需要特定的方式调用其功能和资源。
  • 滤波Matlab-Elektro-Pipe:用图数据集合
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    Elektro-Pipe是一款专为电子脑电图数据设计的预处理工具包,采用Matlab编写。它包含一系列高效、精确的滤波算法,旨在优化脑电信号的质量和分析效果。 脑电信号基础的MATLAB代码集用于处理EEG数据管道。这些工具并不包含任何新的信号处理方法;它们的主要目的是在处理大量数据集时简化您的工作流程。尽管该管道包括计算大平均ERP、小波分解和FFT的功能,但它的主要目标是通过prep_master.m脚本及其调用的函数进行预处理。 安装步骤如下:下载最新版本并解压缩文件,在MATLAB中运行ElektroSetup.m文件。所需软件包包括最近版本的MATLAB(在R2019b上测试过)和EEGLAB(2019.1)插件,如Cleanline、SASICA、eye-eeg等(需要使用最新的github版本)。您可能会收到关于缺失依赖项的警告信息,请参考elektro_dependencies.m文件。 此外,还需要一个名为SubjectsTable.xlsx的Excel电子表格。此表包含您的主题列表及有关数据集的信息。尽管MATLAB声称可以读取.odt格式文件,但在我们的机器上这并不适用。该表中的重要列包括名称:多个函数需要使用这一列来识别每个数据集的名字和代号等信息。
  • EEGLab:用EEGMatlab工具
    优质
    EEGLab是一款基于MATLAB开发的开源软件工具包,专门用于脑电(EEG)数据的采集、预处理和分析。它提供了一系列用户友好的界面和先进的算法,帮助研究人员高效地探索大脑活动模式。 基于MATLAB的EEG脑电处理工具包EEGLAB能够方便地进行脑电数据处理。
  • MNE学习教:全面
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    本教程提供了一套详细的MNE库使用指南及代码示例,涵盖脑电信号预处理、分析和可视化的全流程,助力研究人员高效开展EEG/MEG数据分析工作。 MNE学习教程代码提供了完整的脑电信号处理流程。
  • MATLAB系统设计(可执行、GUI及文档)
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    本项目利用MATLAB开发了一套全面的脑电信号处理系统,包含源代码、图形用户界面和详尽技术文档。通过此工具,研究者可以便捷地进行信号采集、预处理以及特征提取等工作。 本项目旨在设计并实现一个简单的脑电信号处理系统,在Matlab环境下完成。该系统主要用于学习与体验,并不具备实际的数据处理功能;对于复杂数据的处理,请自行下载EEGLAB软件进行操作。 主要功能包括: 1. 设计GUI界面,支持选择输入一段脑电波信号。 2. 实现对所选信号的显示、时频域分析以及预处理和分解等功能。 3. 预处理部分包含50Hz陷波滤除、软阈值小波去噪及低通滤波等操作。 4. 分解功能通过设计特定滤波器将原始脑电信号拆分为不同频率的Theta, Alpha, Beta, Gamma 和 Delta 波,并绘制其频域图像。 5. 时频分析采用Wigner-Ville和伪Wigner-Ville分布图进行展示。 GUI界面允许用户导入信号并选择处理数据的具体段落,同时支持将生成的结果保存为图片格式。该系统适用于64导联脑电信号(每段1200毫秒)的矩阵形式输入;对于其他类型的数据,则需要修改第一部分的数据读取和显示代码。 项目中会提供四组符合上述条件的实际数据用于演示功能效果。
  • 特征频段MATLAB.zip
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    本资源包含用于脑电信号特定频段预处理的MATLAB代码。通过滤波、降噪及信号增强等技术优化EEG数据,适用于科研和工程应用中的数据分析与处理工作。 对一段脑电信号进行预处理,包括工频干扰消除、基线漂移消除。在完成这些步骤后,会对预处理后的脑电信号进行频谱分析,并分别提取theta、delta、alpha、beta、gamma以及piper节律的信息。此外,还会进一步分析各特定频带信号的时域和能量等特征。相关数据大约为600M左右。
  • 特征频段MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套用于预处理脑电信号特定频段数据的MATLAB代码,旨在帮助研究人员和学生有效提取和分析EEG信号中的关键信息。 对一段脑电信号进行预处理,包括消除工频干扰和基线漂移。在完成预处理后,对信号进行频谱分析,并提取theta、delta、alpha、beta、gamma及piper节律的信息。此外,还会分析各特定频带信号的时域特征和能量等特性。所用数据大约为600M左右。
  • MATLAB
    优质
    本项目包含一系列用于信号分析与处理的MATLAB代码,涵盖滤波、频谱分析和信号重建等功能。适用于科研及工程应用中的复杂信号处理需求。 《MATLAB数字信号处理 85个案例分析》由宋知用著,包含全书程序,是学习数字信号处理的必备书籍。
  • MATLAB
    优质
    本项目旨在开发用于分析和处理脑电信号的MATLAB程序。通过应用先进的信号处理技术,如滤波、特征提取及模式识别等方法,以实现对复杂脑电数据的有效解读与可视化。 基于MATLAB的脑电信号处理程序设计,包括GUI界面的设计。