脑电数据处理过程中如何去除伪迹是很重要的一个步骤，伪迹的处理主要包括眼电、心电、肌肉点以及工频干扰。实际处理过程中通过滤波0.5-45赫兹的带通滤波器可以去除掉大部分的噪音，在我接触到的实际脑电数数据中心电的伪迹大多数还真不是很明显，去伪迹的时候眼电的伪迹相对更加明显一些。MNE库中也有很多去伪迹的方法，这里给大家介绍一种ICA的方式。查看了一些文章，ICA在脑电数据处理中应用的也比较普遍。采用I
今天搞ADS1299,里面的BIAS用来去共模的。下面介绍下脑电的电极The input multiplexer has EEG-specific functions for the bias drive signal. The BIAS signal is available at theBIASOUT pin when the appropriate channels are selected
在开始写之前，先来说说，我为啥要写这篇内容，最近，有很多人或者是公司来咨询我关于市场上的脑电设备的问题，有一些只有几导联做健康应用的啊，还有一些学生过来问一万块买啥设备的啊，说实话，这些问题，我已经答不上来了，不属于我的认知领域了，特别还有一些童鞋过来问我要这资源那资源的，真的蛮抱歉，这些问题我都很少回复，我建立公众号、博客、知乎等内容网站呢，的确是希望大家去浏览，去看，但是不代表，我能免费的解答
原创
2022-01-14 15:16:29
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目录绘制脑电头皮图第一步：加载通道位置信息文件第二步：点击"Read locations"按钮，并选择通道位置文件:第三步：可视化通道位置一般要绘制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
头皮电位地形图如何反映脑网络激活的变化？ ——远场理论与多通道电极采集数据的分析【表格】头皮电位地形图与脑网络激活的关系步骤序号过程描述相关理论/技术关键参数/概念备注1头皮电位采集：使用多通道电极采集头皮电位数据远场理论电极位置、电位值采集到的数据包含来自多个脑区的神经元活动信息2地形图绘制：根据采集到的电位数据绘制3D电位地形图地形图技术地形图结构、极值点地形图的空间结构反映不同神经元的激活状
编辑：凯霞大脑中处理视觉信息的部分——颞下（IT）皮层——受损可能是毁灭性的，尤其是对成年人而言。那些受影响的人可能会失去阅读能力（一种称为失读症的疾病）或辨认面孔（面容失认症）或物体（失认症）的能力，目前医生无能为力。更准确的视觉系统模型可以帮助神经科学家和临床医生为这些疾病开发更好的治疗方法。近日，卡内基梅隆大学（CMU） 的研究人员开发了一种计算模型——交互式地形网络（ITN），使他们能够模
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2024-02-06 13:38:47
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## 如何实现脑电特征图（EEG Feature Map）使用Python
在当今快速发展的科技环境中，脑电图（EEG）数据的分析变得尤为重要。本文将指导你如何使用Python实现脑电特征图的生成。我们将通过一个简单的流程来实现这一目标。以下是我们将要进行的步骤：
### 项目流程概述
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
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心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效。适当的心理负荷量可以提高工作效率。但是，沉重的脑力劳动会降低人类的记忆力，反应能力和操作能力。由于某些职业的脑力劳动量很大，例如飞行员，士兵，机组人员和外科医生，沉重的脑力劳动会导致严重的后果。因此，心理负荷量评估仍然是一个重要的课题。 近年来，基于脑电图的脑力负荷评估取得了重要成就。但是，出色的结果通常集中于在同一天完成单一心理任务的单个被试。这些方法在实
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2024-06-04 16:20:48
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参考电极安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode)，也称为参考电极或标准电极。记录...
原创
2021-09-07 15:37:03
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源 /Python学习联盟本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库)。按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型(数字，字符串，列表，元组，字典，集合)，条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解
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2023-10-03 15:24:50
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参考电极MNE-Python中的平均参考设置set_eeg_reference(self, ref_channels='average'...
原创
2021-09-07 13:59:06
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参考电极MNE-Python中的平均参考设置set_eeg_reference(self, ref_channels='average'...
原创
2022-01-24 15:20:33
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参考电极安置在头皮上的电极为作用电极(active electrode)。放置在身体相对零电位点的电极即为参考电极(reference electrode)，也称为参考电极或标准电极。记录...
原创
2022-01-24 15:20:59
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# Python脑电地形图实现流程
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用Python实现脑电地形图。脑电地形图是一种用于可视化脑电信号的方法，它可以帮助我们了解脑电信号的分布和活动情况。在实现过程中，我们将使用一些常用的Python库和工具来处理数据和绘制图形。
## 2. 实现步骤
下面是实现脑电地形图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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原创
2023-08-25 08:21:06
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# Python 与脑电地形图（EEG Topography）
脑电图（Electroencephalogram, EEG）是一种常用的技术用于记录脑电波活动，从而帮助我们理解大脑的工作状态。脑电图可以通过电极在头皮表面捕获脑电信号，以此监测精神状态、癫痫发作和其他神经系统病症等。而脑电地形图（EEG Topography）则是通过可视化方式展示这些电活动的空间分布，有助于分析和理解大脑在不同状
python制作脑电相关图过程如下素材： （1） 清华数据库Benchmark下文件：64-channels.loc （2） 一个trial的64*1500数据代码：import mne
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io
path = r'data.mat'
raw_data = scipy.io.loadmat(path)
mont
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2023-07-03 21:31:14
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关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。在每一个数据段上进行常规的频谱估计方法，然后将所有数据段的频谱估计值堆叠在一起，形成在联合时频域上的一个频谱功率分布图。这些步骤包括：选择一个有限长度的窗口函数；从信号的起始点开始，将
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2023-09-28 12:27:33
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脑电数据的实验范式及EEGLAB分析预处理一、脑电数据采集处理过程1.1 脑电数据采集过程1.2 实验范式标签说明二、EEGLAB分析预处理2.1 导入数据2.2 选择通道数据，删除无用电极2.3 重参考2.4 滤波2.5 分波与基线矫正2.6 伪迹去除2.7 Run ICA2.8 眼电去除 一、脑电数据采集处理过程脑电采集设备采用的是博睿康（Neuracle）64导湿电极，使用MATLAB的E
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2024-09-03 15:25:43
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代码来自公众号“路同学”。这里仅仅把路同学总结的文档里面的代码挑出来了而已。为了方便想先试用一下MNE进行脑电预处理的友友。这里加载的数据集是你的eeglab里面的sample data。'''
step1:读取数据
step2:滤波
step3：去伪迹
step4：重参考
step5：分段
step6：叠加平均
step7：时频分析
step8：提取数据
'''
# MNE
# 导入原始数
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2023-11-10 13:40:37
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# 脑电地形图绘制与Python实践
脑电图（EEG）是记录大脑电活动的一种重要技术，能够揭示大脑的生理状态和神经活动。脑电地形图（Topographic Maps）则是通过将脑电图数据可视化，帮助我们更好地理解大脑不同区域的活动情况。本文将介绍如何使用Python语言绘制脑电地形图，并提供示例代码以帮助读者进行实践。
## 1. 脑电地形图的原理
脑电地形图通常是通过对多个电极位置的脑电信
原创
2024-09-26 08:47:32
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