脑电数据集运行

加载test01-001-13.08.17.12.39.47数据集

打开数据集 查看图像

定位通位

通道定位 查看2D图像

选择删除坏道 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 重命名

高通、低通滤波

设置滤波界限 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 滤波结果

重参考

设置重参考参数 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 选取F4、AF3参考 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​

重参考后的图像

降采样

选用200Hz 相应数据

手动去伪迹

去除伪迹 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 去除后

ICA

手动去伪迹和自动去伪迹

手动去伪迹

设置参数 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 运行结果

查看序号为1的脑图 ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ ​​​​​​​ 标记为伪迹

移除序号为1的伪迹

去除后的结果

自动去伪迹

绘制频谱图

导入自定义marker

导入导入静息态EEG数据，该例子的EEG数长度为1036.992

建立一个带有marker信息的txt文件

填写导入设置

最终结果：

分段与基线校准

设置参数

结果如下

加载数据集实现分类

本文描述了EEG数据处理流程：首先加载数据集，进行通道定位和坏道删除；接着进行高通/低通滤波，设置滤波参数并重参考；随后降采样至200Hz，手动去除伪迹；再通过ICA方法结合手动/自动伪迹去除；最后导入自定义marker文件，完成数据分段和基线校准。整个过程涉及多次数据质量检查和参数调整，最终实现EEG数据的预处理和分类准备。