Unicorn ---- Unicorn是大脑开放的计算机接口 24位和250 Hz的高信噪比 无线Unicorn混合EEG电极，可进行干式或湿式记录 用于许多BCI应用领域的真实EEG记录，例如神经科学...，神经营销或艺术 正确的EEG电极位置可进行真实的脑电波记录 高质量的脑电数据采集和处理 高端脑机接口（BCI）应用 日常使用的可穿戴式EEG耳机 将Unicorn脑接口集成到定制设计中 4096次过采样以提高信噪比...现有的解决方案要么是用C ++实现的，这使得编程任务相当繁琐（尤其是对于非计算机科学家而言），要么是在Matlab中实现，而后者不适用于更高级的视觉效果（闪烁是不可避免的，这对于用户而言是无法理解的，并且具有副作用...BCI2000是一个实时系统，可以将EEG和其他信号与各种生物信号和输入设备（例如鼠标或眼动仪）进行同步。它有几个模块可以管理常用文件格式的数据导入和导出。...它是用于实时神经科学（即用于实时处理脑信号）的软件。它可以用于实时采集，过滤，处理，分类和可视化大脑信号。 它是免费的开源软件，适用于Windows和Linux操作系统。
这些开源的EEG工具包促进了脑科学领域的蓬勃发展，也使得“技术小白们”经过简单的学习就可以运用那些高大上的EEG分析技术。这里，笔者就对这些常用的EEG信号分析与处理工具包进行简单的介绍。...EEG和MEG信号，可以说是目前应用最为广泛的EEG信号处理工具包了。...EEGLAB可以读取几乎所有格式的EEG信号，可以方便地进行EEG信号的浏览、EEG信号的预处理、EEG的功率谱计算、独立成分分析ICA、时频分析、ERP波形绘制、头皮电压拓扑分布图绘制等分析。...EEGLAB工具包中的EEG分析技术（如时频分析、ICA等等），在FieldTrip中也都可以实现，此外，与EEGLAB相比较，FieldTrip最为突出的优势是可以进行多种方式的EEG溯源分析（如dipoles...的开源EEG工具包，其主要的功能和特点是计算基于各种方法的功能连接，如基于相同步的功能连接指标（如Phase-locking value、Phase-lag index等）、基于Granger因果性的有效连接指标
作者：frostime 主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。 1....不过，尽管随机信号的总能量是无限的，但其平均功率却是有限的，因此，要对随机信号的频域进行分析，应从功率谱出发进行研究才有意义。...正因如此，在研究中经常使用功率谱密度（Power spectral density, PSD）来分析脑电信号的频域特性。 本文简单的演示了对脑电信号提取功率谱密度特征然后分类的基本流程。...Matlab 中 PSD 函数的使用 功率谱密度的估计方法有很多。总体来讲可以分为两大类：传统的非参数方法，和现代的参数方法。...实验示例 给出从 EEG 信号中提取功率谱特征并分类的简单范例。
我们公众号之前曾经推送过类似的推文，但当时推荐的书籍不是很全面，另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍，因此在这里就重新做一个梳理，把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家，希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助...该书详细地介绍了ERP研究中的实验设计、信号的采集与处理技术以及后续的ERP成分分析技术。 3....本书内容主要涉及EEG的预处理、传统脑电分析方法（如功率谱分析）、非线性动力学分析方法（如混沌、信息论、复杂度等）、脑电的功能连接和有向连接分析以及脑电在脑疾病和神经科学领域的应用等。 9....《Signal processing for neuroscientists》（Second Edition） 本书专为神经科学家而写，也是非常经典的一本讲解时间序列信号（如EEG）技术的教材，主要包括信号的傅里叶变换...本书配备了大量的Matlab代码供读者参考，以便于能够更好地理解信号处理的基本原理。 10.
本文中的uHD脑电图系统由图1a中的小黑圈和图1b，c中的填充小黑圆圈表示。使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。...对于所有受试者，使用配备MRI标记的标准10-20帽进行MRI扫描，并将产生的MRI伪影用于配准和电极网格放置。 信号处理流程 信号处理在MATLAB（The MathWorks，Inc....第五，对平均信道功率进行对数变换以提高高斯性和z变换。第六，z分数大于6的通道被认为是坏的。使用此程序发现的不良通道从陷波滤波的脑电图数据中删除，然后以普通平均值为参考。...图 2 EEG信号处理流程图 如文献所发现，测试了不同的过滤方法来预处理数据。...表1列出了应用光谱聚类和峰检测方法获得的分类结果。该表显示了从中央沟前部或后部分类的通道获得的精度。平均而言，使用光谱聚类方法对前路和后路进行分类的准确率为95.2%。
Energy)作为神经网络(Neural Network,NN)的输入，以训练其对司机的困倦程度进行分类[24]。...利用小波变换对睡意通道进行特征提取，传统的分类器在睡意分类中取得了满意的效果[26]。...在[30]中对EEG子带的功率谱进行了分析，结果表明Alpha和Theta波段的能量在从警觉状态到昏睡状态的过渡过程中显著增加。...上述解决方案展示与总结了利用脑电图神经特征对驾驶员睡意进行分类的前景。...所提方法的所有部分都已在MATLAB R2021a中编程完成。并利用MATLAB中的EEGLAB工具箱(v14.1.2)对脑电信号数据进行ICA预处理。
这种分类包括以下技术：简单的线性滤波器去除某些频段(Panych et al ., 1989)；回归方法使用参考信号从EEG中去除EOG或ECG信号(Wallstrom et al ., 2004),自适应滤波器与参考信号...回归滤波器计算在单个EEG通道中存在的参考(EOG)的比例，并将其减去。 3 盲源分离 这些是分离技术，试图将脑电图分解成基于不同数学考虑(如正交性或独立性)的信号源的线性组合。...在小波分解中，每个通道的信号被分解为不同尺度的系数和所选小波的漂移(“mother”)。为了对信号进行滤波，在分解后对部分系数进行阈值处理，然后对信号进行重构。...例如，使用参考信号作为回归或自适应滤波器的方法可以轻松地在线运行。另外，对于信号分解过程，如盲信源分离或信源分解方法，可以通过在干净的脑电数据中建立一定的阈值或统计阈值来自动去除信号成分。...FieldTrip(FieldTrip工具箱)：这是用于MEG，EEG，iEEG和NIRS分析的MATLAB工具箱。它提供了预处理技术和分析方法，例如时频分析或使用偶极子进行源重构。
笔者在这里对目前常用的频谱分析方法做一个总结，并重点介绍目前EEG分析中最常用的频谱分析方法，并给出相应的Matlab程序。 1.频谱分析的方法有哪些？...本文，笔者主要对经典功率谱分析方法中的直接法（周期图法）以及在EEG频谱分析中最常用的改进直接法（Welch法）进行详细的介绍，并给出相应的Matlab程序。 ?...根据直接法求解PSD的定义，可以直接通过调用Matlab中的fft函数（fft函数是计算信号的傅里叶变换）进行计算； 此外，Matlab中有专门的函数periodogram实现直接法的PSD计算。...Welch方法的思路是：先把长度为N的信号分成L段，每段数据长为M，则N=LM；然后把窗函数w加到每段数据上，求出每段数据的功率谱；最后对每段数据的功率谱进行平均，得到整个信号的功率谱。...4.总结 本文首先对目前进行PSD计算的不同方法进行了总结和简单介绍，重点详细介绍了如何利用直接法和改进的直接法（Welch法）来计算信号的PSD，并给出了Matlab程序。
在本文中，我们的目标是通过结合EEG和fNIRS模式对运动想象任务进行分类来研究BCI的性能表现。...C.数据分析 EEG与fNIRS的信号数据是在线下通过MATLAB 2017a与g.BSanalyze (g.tec medical engineering GmbH)软件进行处理的。...EEG数据段的提取方法与fNIRS中的提取方法相同。利用提取到的脑电图信号段中的-12 ~ -2秒(相对于任务开始时间)的数据进行基线校正。...对提取的脑电信号特征进行归一化和对数变换。...仅使用单一种类生物信号进行分类(分别以HbO，HbR或 EEG)，实验对象S1、S3和S8使用HbO进行分类准确率最高，受试者S2、S4和S5使用HbR准确性最高，S6、S7和S9的使用EEG分类准确率最高
研究者采用EEG/ERP技术发现，SZ患者在某些任务中的ERP成分、功能连接或某些频段的振荡活动等都会出现异常。一些研究者尝试把上述EEG的标志物与机器学习结合起来，实现SZ的诊断和分类。...但是，上述这些研究都是利用电极水平（sensor-level）的特征来进行分类，而利用溯源水平（source-level）特征来对SZ进行机器学习诊断的研究似乎还很少。...获得314个偶极子的时间序列信号，然后把每个偶极子的时间序列信号在0-500ms时间范围内进行平均。最后，每个被试可以获得314个溯源空间上的特征值。 5.特征选择和分类。...电极和溯源空间上的特征值共计124+314=438个，研究者采用F score的方法（关于Fscore方法参见我们之前推送的文章： 机器学习中如何用F-score进行特征选择（附Matlab代码））选取...另外需要说明的一点是，联合使用电极和溯源空间特征得到的分类精确度稳定性好，对特征值数目依赖性少，并且最低的分类精确度也在70%以上。
本文由网友Jon_Snow_Stark授权分享 本篇文章是对作者对另一篇文章《基于分类任务的信号(EEG)处理》的扩展，之前文章是从宏观方面介绍利用EEG信号进行分类任务，本文利用详细的代码进行解析，大家可以两篇结合着来看...首先在MATLAB的命令行输入eeglab（前提是你已经在MATLAB中添加了EEGLAB工具包），则会弹出EEGLAB的GUI界面，大家可以通过GUI界面上的按钮和调用相关函数进行操作，调用函数大家可以通过...导入完成后导入的数据的信息会显示在GUI界面上，而导入的数据则会保存在工作区的EEG结构中。...我们也可以打开EEG查看我们导入的数据，脑电数据就保存在data中，后续对脑电信号的处理就是对EEG.data进行处理。至此，我们读取数据的过程就全部完成了，就得到了可以用于计算的数据了。 ? ?...，得到一个分类模型，后续你再向这个模型输入一个分类未知的数据的时候它就可以根据学习到的内容对这个数据进行预测了。
Pascual-Marqui等研究者研发而成，用于EEG、MEG信号的分析。...LORETA/sLORETA/eLORETA最主要的功能是进行基于LORETA技术的EEG和MEG信号的溯源分析，以及计算源空间上的功能连接。...SPM除了包括常规的EEG/MEG预处理和分析功能，主要具有以下3个主要的特点：1）可以利用一般线性模型（general linear model）对计算得到的地形图、时频分析、和3D溯源结果进行统计分析...BioSig工具包可以用于处理多种生物医学信号，包括EEG、ECoG, ECG, EOG, EMG,甚至可以处理呼吸信号。...BioSig工具包提供了干扰信号的去除、特征提取、分类、计算功能连接和基于PDC的有效连接等功能。BioSig工具包主要的特色应该是具有脑机接口BCI系统，可以用于BCI的研究。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 EEGLAB是一款免费、开源的且应用最广泛EEG数据处理和分析工具包，本文详细介绍EEGLAB工具包的下载、安装及数据导入步骤，希望对大家有用。...EEG和MEG信号，可以说是目前应用最为广泛的EEG信号处理工具包了。...EEGLAB可以读取几乎所有格式的EEG信号，可以方便地进行EEG信号的浏览、EEG信号的预处理、EEG的功率谱计算、独立成分分析ICA、时频分析、ERP波形绘制、头皮电压拓扑分布图绘制等分析。...官方网址：https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php EEGLAB的安装 1.第一步：下载后的压缩包进行解压，把得到EEGLAB文件夹放到某个盘中，笔者这里放置到...接下来，选择你要导入的.edf格式的EEG信号文件，会跳出如图9的界面，我们只导入前19通道的数据，因此在Channel list中输入1：18.
该数据库可以研究多模态下的生理信号，对情绪脑电的研究具有非常重要的意义。...在采集的40个生理信号通道中，前32个通道采集的为脑电信号，脑电通道按照国际10-20系统选择32个通道的位置，分别为Fp1、AF3、F3、F7、FC5、FC1、C3、T7、CP5、CP1、P3、P7、...该系统最多可以采集到128个导联EEG信号，而实际采集 中选择性的只用到了32个导联电极帽。...参与者每次在观看不同的视频后产生的不同情绪，都可以进行SAM标准来量化，用作后面的情绪分类的类别和识别分析。 ?...data_slice文件夹 来源于data_original文件夹里的bdf文件，是对bdf中的数据进行分割处理后得到的。
1 引言功能成像方法，如功能近红外光谱(fNIRS)和脑电图(EEG)，由于其无创性和记录运动时的相对耐受性，在婴儿研究中很受欢迎。...利用ERPlab工具箱中的函数，对0.2到200 Hz之间的连续数据应用Butterworth滤波器。这些滤波信号平均运行时间为20 ms，在50 - 500 ms之间进行平滑处理，并进行基线校正。...由于脑电图数据中通常存在高水平的噪声，为了提高分类性能，在每个交叉验证范围内对试验进行平均。在某些情况下，需要在独立的验证数据集上对模型进行额外的测试，而不是交叉验证。...3.4 选择分类算法在这里，我们利用线性支持向量机对每个时间点跨通道的电压模式进行分类。Matlab和Python使用的工具是Libsvm和scikit-learn的svm。...首先，在0.2-200 Hz的连续脑电图信号滤波，并使用PREP管道分别校正亚噪声。在对感兴趣的时间窗进行ERP振幅分析之前，通常对连续的婴儿脑电图信号进行更强的滤波(如0.3 - 30hz)。
然而，当只考虑对连续信号计算的频率特征时，分类准确率平均达到70%左右。这项研究展示了干式EEG在高度生态和噪声环境下监测认知的潜力。...EEG信号的采集与分析 EEG信号采集使用6个干电极在500 Hz的频率下记录脑电图数据，并按照国际10-20排布系统进行安装(Fz, Cz, Pz, Oz, P3 与P4)。...通过MATLAB中编译的算法程序，对信号进行滤波处理。 从刺激发生前0.2 s和刺激发生后1 s的连续数据中提取异常和标准刺激的时间点。...然后对得到的频谱和空间滤波信号进行平方，在历元期间平均，并对进行对数变换，得到16个频率功率特征(4个CSP滤波器× 4个频带)。...因此，对于同步通道，为了匹配基于ERP的特征，在0到+0.6 s的时间窗口内对信号功率进行平均，而对于非同步通道，则在每个2 s长的时间段内对信号功率进行平均。
基于EEG的闭环脑机接口架构图如图2所示，包括EEG信号采集、信号处理、特征工程、分类回归和控制器几个部分： ?...图2 基于EEG的闭环脑机接口系统架构 下面我们对每个部分分别介绍一下： 信号采集：通过脑电帽进行。传统的脑电帽使用湿电极，佩戴不太方便和舒适。...分类回归：使用机器学习算法从EEG特征中解码其含义。常用的方法有线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)等。 控制器：根据脑电信号含义，向外界设备，比如计算机、机器人等，发送指令。...虽然文献中已经有很多迁移学习方法，但是大部分都只是针对信号处理、特征工程、分类回归3个组件中的1个进行考虑的，特别是分类回归部分。个别文献考虑了其中的2个组件。...原文在附件中。原文和Matlab源代码也可以从这里下载： https://github.com/drwuHUST/TLBCI
为了解决这一知识缺口，我们考虑了一组健康受试者在基于MI的脑机接口任务中同时记录高密度脑电图和脑磁图信号。然后，我们提出了一种匹配分数融合方法来测试与脑机接口性能相关的MI分类能力的提高。 2. ...根据我们在记录会话中使用的特征的实际数量(4到6之间)选择10的最大限制，符合类似基于MI的BCI和EEG蒙太奇相关的指南。 2.4. 分类、融合与性能评价 我们对Nf的每个值进行了单独的分类。...最后，我们使用Tukey Kramer方法进行了统计学阈值p MATLAB和EEGLAB工具箱中可用的例程进行。 3....从脑磁图信号中获得的特征往往更集中于空间(手部主要运动区域周围)和频率(主要在α波段)。这一发现与β带ERDs较低的事实相一致(见图2)。 图3 选择空间和频率分布的特征进行分类在每个模态。...通过使用一个相当简单的分类器(LDA)，我们可以在分类中包含较少的涉及运动相关神经机制的特定特征，如α和β波段的ERD。
，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询(电话18580429226，杨晓飞）。...除了分类器的交叉验证性能水平之外，我们还计算了其他指标(如灵敏度、特异性、预测值)来对三种成像技术用于机器学习分类的表现进行综合评估，结果显示多模态EEG+fNIRS的准确率明显高于单模态的EEG或fNIRS...NIRScout是一种双波长的连续波系统，对EEG信号进行0.5-80Hz的带通滤波以及60Hz的陷波滤波来降低工频干扰。 图3. (a)EEG+fNIRS的记录设置。...）对特征集进行排序。...我们调查了这一优势是否具有统计学意义，使用系统（EEG、fNIRS、多模态）和被试作为两个因素，对每个分类进行双因素方差分析，被试间的准确率差异不显著，系统与被试也没有交互作用，不过多模态和单模态系统之间的准确性存在显著差异
国内学界医疗界对该技术的关注热度也逐渐增加，目前虽然相当多的单位购置了脑电设备，但仍然存在相关培训、技术支持资源相对不足的问题。...、时频分析、功能连通性分析等脑电分析课程，旨在帮助刚踏入脑电领域的心理学、生物医学工程等学科的研究生与各科医生及临床科研人员快速了解并掌握相关方法，深度挖掘脑电数据中的有用信息，发表更高质量的科研论文和成果...内容主要包括：脑电基本概念和原理，脑电信号预处理（EEGLAB）；脑电信号的批处理；MATLAB编程基础；脑电信号的时域分析：锁时锁相特征的提取；时域结果的统计与报告；脑电信号的时频域分析：锁时非锁相特征的提取...；时频域结果的统计与报告；Letswave介绍；脑电信号统计分析；基于sLORETA的源分析；脑电微状态分析；静息态EEG功能连通性分析；任务态EEG功能连通性分析。...进行microstate分析 第六天贾会宾6月5号 静息态EEG功能连通性分析 • 功能连通性分析的理论与指标体系• 静息态脑电的功能连通性分析（相干、相位同步、互信息
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