脑电图(EEG)是测量人脑神经元活动的最古老的技术之一。随着数字技术的进步，脑电图分析已经从单纯的随时间变化的幅度和频率变化的视觉检测，发展到对记录信号的时空特征的全面探索。如今，脑电图(EEG)被认为是捕捉大脑功能的有力工具，它具有在神经元过程发生的时间范围内(即亚秒范围)测量神经元过程的独特优势。然而，一般认为脑电图的空间分辨率较低，难以推断产生头皮上神经元活动的大脑区域的位置。这一声明向整个
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2023-10-13 21:33:32
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EEG脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），振幅约为
原创
2019-04-15 21:23:55
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EEG 基础脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类 EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型：α波：频率分布为8-13HZ，主要包含两个波段，μ1（8-10HZ）和μ2（10-13HZ），
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2023-09-01 14:21:29
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完整的脑电数据采集系统：电极、带滤波器的放大器、模数转换器和数据记录电脑。
电极：大多数脑电数据采集系统包含多个活动电极、一或两个参考电极、和一个接地电极
接地电极：主要用于降低接地电环路产生的噪声音；每个单独的脑电电极的电压波形图都可以看作活动电极（A）和参考电极（R）之间电势差随时间的变化。理论上，R设在很远的地方，绝对电势为0，因此A和R之间的电势差可以很大程度上反应A附近的
目录1.安装与使用2.数据结构Raw3.Epoch4.Evoked5.案例（1）导入工具库（2）加载数据（3）测试数据（4）提取脑电图特征（5）预测6.读取.set和.locs文件7.读取.edf文件8.参考电极及应用9.信号空间投影SSP10.连续注释11.Epoch及其可视化12.信号滤波1.安装与使用在windows系统下，基于Anaconda安装MNE-python。具体步骤见资料，此处不
2019年7月31日 大雨 1 已下载eeglab和letswave工具包，在matlab设置好工作路径，将工具包的图形界面调用出来； 2 使用letswave6工具包进行操作。导入数据的时候，我的设备是neuroscan，储存了cnt数据，所以在导入数据的时候，选择了如下图1：图1 2.1 如此，便导入了epochs*channels*x*y*z*t的六维数据。在图
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2023-06-14 19:46:31
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本教程示例了被试收缩或放松对侧手时，如何处理对初级运动皮层（M1）进行经颅磁刺激（TMS）的脑电图（EEG）。去除TMS伪影最好的办法是要先进行预处理。当TMS伪影去除步骤完成后，就可以继续进行EEG分析了。在本教程中，所要解决的研究问题是手部的预收缩是否会影响脑电图中的TMS诱发电位(TEP)。EEG信号分析需要干净的数据。但这并不简单，因为同时应用TMS和EEG的难点是TMS线圈电磁场会产生较
一般要绘制2D或3D的脑电头皮图，或者估计数据成分的源位置，必须要保证EEG数据集中包含记录电极头皮位置信息的文件。绘制脑电头皮图 第一步：加载通道位置信息文件 在eeglab plot界面上进行如下操作：Edit > Channel locations （如果以Neuroscan或BioSemi格式导入二进制数据文件，则通道标签将已存在于数据集中（在EEGLAB v4.31及更高版本中）[
阅读脑电图前需要了解的信息：病人年龄、精神意识状态、围检查期用药情况、相关病史（如头外伤、手术史等） 如何判读脑电图（1）首先应选择合适的导联组合方法和脑电图显示基本参数——重要前提导联组合方法参考导联法：耳电极参考、平均参考、其他双极导联法：双极纵向导联联系法（“双香蕉”导联联系法）、双极横向导联联系法 双极纵向导联联系法是筛选性检查的最佳电极联系法！它的页面比较干净，各种波
第二章 EEG信号2.1 脑电图1.脑电信号（EEG）是从人类或动物的头皮上记录到的电位变化，主要反映大脑的电活动特性。 2.脑电图是由电极记录下来的大脑细胞群在自发性生物电活动。以电位为纵轴，时间为横轴将它以曲线的形式显示出来，即脑电图，也称为脑波。 3.脑电图就是将人脑的电活动经过头皮电极引导、放大并显示或记录下来的图形。 4.脑电图可用作疾病诊断、睡眠或麻醉深度监护。 5.脑电信号是在大脑皮
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2023-09-29 21:05:19
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Hello~ 大家好，我是韭菜花，第一次跟大家见面，带点干货，希望大家喜欢~不知道有没有小伙伴跟菜花花一样有个困扰在使用 eeglab 处理数据的时候，要是每个数据在 data scroll 界面使用的 value 值是一个我们想用的固定值那该有多好因为这样每个数据在查看的时候使用的标准是相同的，也免得我们每次都要手动设置了那今天菜花花就来教教大家～首先，我们需要找到 eeglab 工具
前言高中学数学时，总听老师读α、β、θ、δ。 当时对度娘的依赖还尚且未出世。只是很奇怪它的读音是怎么来的。却一直不得解。直到今天，读到一本心理学，看到了久违的α、β、θ、δ。 只不过今天普及的是α波的知识，此α非彼α。α波（读作阿尔法波）——清醒，安静，闭眼时 β波（贝塔波）——清醒睁眼，大脑活动紧张时 θ波（西塔波）——疲惫恍惚，入睡波 δ波（德尔塔波）——熟睡波由来——十九世纪末，德国生理学家
基于脑电图(EEG)的人机交互技术（脑-机接口）是当前神经工程领域最活跃的研究方向之一。一、脑电的两种类型： 1.自发脑电（即EEG） 大脑在日常活动中自然产生的脑电信号，在头皮测量时，振幅约为100μV，在大脑表面测量时，约为12mV，信号的频率在150Hz。2.诱发脑电 诱发脑电是大脑在接受到刺激时产生的脑电信号，刺激可以是声音刺激，图像刺激，视频刺激，电刺激等等，如稳态视觉诱发电位（SSVE
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2023-10-09 06:37:47
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# 实时绘制脑电图 Python
脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）是一种通过电极在头皮上记录脑电活动的技术。脑电图信号可以提供大量关于大脑活动的信息，被广泛应用于神经科学研究、临床诊断以及脑机接口等领域。本文将介绍如何使用Python实时绘制脑电图。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一些Pytho
有段时间不见了，大家还记得我吗？近期一直在忙各种各样的事，尤其是接触了一个新的领域——颅内脑电图（iEEG）。相比于之前了解较多的头皮脑电图（scalpEEG，sEEG），iEEG在电生理学领域异军突起，针对特定的群体起到了关键作用。这一次，我就围绕iEEG来进行一个简要介绍，让大家对这一领域有更多的了解。iEEG（intracranial electroencepholography）颅内脑电图
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2021-04-15 11:13:54
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在神经科学领域，脑电图（Electroencephalogram，EEG）是一种常用的脑电生理信号记录技术，用来研究大脑的电活动。通过脑电图可以观察到大脑在特定条件下的电信号变化，帮助科学家研究大脑的认知功能、神经通路以及脑电活动与疾病之间的关系。
利用Python编程语言中的matplotlib库，我们可以实现绘制脑电图的功能，这不仅可以帮助研究人员对脑电信号进行可视化分析，还可以为医学领域的
# 使用Python绘制EDF脑电图
脑电图（EEG）是通过在头皮上放置电极，记录大脑的电活动。EDF（European Data Format）作为一种常用的脑电数据存储格式，广泛应用于神经科学研究中。本文将介绍如何用Python绘制EDF格式的脑电图，帮助您更好地理解脑电图的可视化过程。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保安装必要的Python库。通常，我们需要以下几个库：
一、国际 10-20 系统 Fp = frontopolar or prefrontal（前额叶） 单号代表左侧 F = frontal（额叶） F3 = left mid-frontal C = central（额叶中心沟） P3 = left parietal T = temporal（颞叶） 双号代表右側 P= parietal（顶叶） T4 = right temporal O = occ
目录EEG/ERP的生理机制ERP提取原理：常见ERP成分EEG/ERP的生理机制脑电图:脑细胞无时无刻不在进行自发性、节律性、综合性的电活动。将这种电活动的电位作为纵轴，时间为横轴记录下来的电位与时间相互关系的平面图即为 脑电图( electroencephalograph, EEG)脑电电压值在正负100uf之内神经细胞(神经元)数目有上1000亿个，主要功能是感受环境的变化，再将信息传递给其
脑电图的分类频率为8～ 13Hz 的波形称为α 波，是脑电波最基本的构成要素。以此为基准，比α 波频率慢的叫慢波，比α 波频率快的叫快波。慢波和快波依据频率还有更详细的分类，如表1-1 所述。伪差的识别1、心电伪差电极接触不良和肥胖的人心脏呈横位等情况下，在脑电图上会出现相当于心电图(ECG）的QRS 成分的波，与脑电图的棘波不易鉴别，因而凡是类似于波幅比较小的棘波的波，在几个导程上以一定的间隔节
