本研究专注于对脑电信号进行细致的分段分析，旨在探索不同时间段内大脑活动模式及其变化规律，为神经科学和临床应用提供新的见解。
在处理脑电信号的分段数据时，请按照以下步骤操作：
1. 清除工作区中的所有变量。
2. 定义包含受试者名称的数据结构：
```matlab
sub_name = {kzh_1_1, kzh_1_2, kzh_1_3};
```
3. 对于每组数据，执行以下操作：
- 构建文件名字符串以加载原始脑电图（EEG）数据集。
```matlab
sub = strcat(sub_name{i}, .set);
```
- 同样构建用于保存分段后结果的文件名字符串。
```matlab
sub_save = strcat(sub_name{i}, _epoch.set);
```
4. 使用指定路径加载原始EEG数据集，进行必要的检查，并应用重新划分时间窗口的操作：
```matlab
EEG = pop_loadset(filename, sub, filepath, D:\BISHE\REST-RUNICA-LS);
```
5. 对数据执行质量检查和分段处理：
- 检查EEG数据集。
```matlab
EEG = eeg_checkset(EEG);
```
- 使用`eeg_regepochs()`函数重新划分时间窗口，设置重复次数为2次，并指定新的限制范围[0 2]以及移除基础线的值NaN：
```matlab
EEG = eeg_regepochs(EEG, recurrence, 2, limits=[0 2], rmbase=NaN);
```
6. 将分段处理后的数据保存到新的文件中，并再次进行质量检查。
```matlab
EEG = pop_saveset(EEG, filename, sub_save, filepath,D:\BISHE\FENDUAN-LS);
```
7. 重复上述步骤直到所有组的数据都已处理完成。
确保在执行这些操作之前，所有必要的文件路径和参数均已正确设置。
5星
