MATLAB通过拟合代码生成图表 - fBOSC:fooof+BOSC：一个用于在单次尝试中稳健检测振荡的存储库。

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简介：
MATLAB通过拟合生成的代码绘制 fBOSC 和 BOSC 图形，用于在单次评估层面可靠地识别振荡。tl;dr：该存储库包含用于整合BOSC和FOOOF的MATLAB代码。BOSC，一种改进的振荡检测方法，已被广泛应用于表征连续数据以及/或在单次试验水平上观察到的振荡活动。具体而言，该方法首先计算用于瞬态振荡突发检测的“功率阈值”和“持续时间阈值（DT）”。功率阈值是通过对背景非周期性（1/f）神经光谱进行建模来确定的。为了实现这一点，针对每个感兴趣的频率，会拟合概率分布函数到（线性）非周期性拟合，并使用χ²分布。随后，通常将功率阈值设定为χ²（2）分布的第95个百分位数，从而确保仅将神经动力学中超出非周期性信号显著增加的幅度归类为潜在的“振荡”。持续时间阈值通常设置为2到3个振荡周期。在时域分析中，如果同时满足功率阈值和持续时间阈值的条件，则判定为“检测到”振荡。此外，FOOOF是一种快速、高效且具备生理信息的工具，能够对神经功率谱进行参数化建模。FOOOF将功率谱模型视为两个不同功能过程的组合：非周期性成分，它反映了1/f样特征且具有可变数量的周期性成分（假定振

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使用MATLAB绘制拟合代码-fBOSC:fooof+BOSC：在单次尝试级别上稳健检测振荡的工具库

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fBOSC是一款基于MATLAB开发的工具库，结合了Fooof和BOSC算法，用于通过绘制拟合代码，在单次试验水平上准确且稳健地识别脑电信号中的振荡模式。 MATLAB使用拟合代码绘制fBOSCfooof+BOSC：用于在单次尝试级别上稳健地检测振荡的存储库tl;dr：此存储库包含将BOSC与FOOOF结合使用的MATLAB代码。 1. BOSC更好的振荡检测（BOSC）方法已被广泛应用于连续数据和/或单次试验水平上的振荡活动表征。该方法首先计算用于瞬态振荡突发检测的“功率阈值”以及“持续时间阈值”。功率阈值通过先对背景非周期性神经光谱建模来确定，具体而言是拟合一个线性的1/f模型，并使用χ2分布进行概率分析。通常将功率阈值设定在第95个百分位数上，以确保只有显著高于和超过非周期信号的幅度变化才被归类为潜在振荡活动。持续时间阈值一般设置为2至3个振荡周期长度。如果同时满足这两个条件，则认为检测到了振荡。 2. FOOOF是一种快速、有效且具有生理意义的方法，用于对神经功率谱进行参数化建模。FOOOF将功率谱模型视为非周期性分量和一系列假定的周期性成分（代表潜在振荡）之和，其中非周期部分反映1/f样的特性，并可以包含可变数量的峰值来表示不同的频率成分。

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