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1、eeglab概述,贾会宾 华中师范大学心理学院,eeglab的优势,1.基于独立成分分析（independent component analysis, ICA）的伪迹去除和源分析技术 2.时频分析（优于Analyzer，但是fieldtrip可能更好） 3.免费且可以安装一些别的研究者开发的插件，以实现更多功能 4.可以导入很多格式的数据（对BP格式的数据更为友善，你可以导入BP 格式的数据，也可以导出BP 格式的数据） 5.自身具有强大的统计模块（即STUDY模块）,eeglab的不足,1.无法进行源定位（尽管有其自身的基于ICA的源分析） 2. 无法导出ERP数据，只能导出叠加平均前的E
2、EG数据（尽管使用插件可以实现） 3.无法像其它软件一样输出某个成分的波峰和潜伏期（因为研究者不认为某个成分的波峰时刻的数据比该成分其它时刻的数据更为重要）-那他们认为怎样统计分析呢？稍后详解,4.并非所有的功能都可以通过图形用户界面GUI实现，但是可以通过自己的编程实现（例如两个数据集的合并以及计算电极之间的相干）,表示的是两个电极之间相互联系或信息交流的强弱,EEGLAB操作手册中文版,eeglab的特色,独立成分分析（ICA）及基于独立成分的源分析技术 ERP数据的统计分析 时频分析指标（ERSP、ITC、cross-coherence）及其统计分析,独立成分分析（ICA）的基本原理,D
3、o different subjects have equivalent ICs?,How to solve this problem?,IC clustering !,对于每个独立成分的ERSP指标来说，首先需要将其从一个（Latencies, Frequencies, Conditions）矩阵转化为一个（1, Latencies*Frequencies*Conditions）的一维向量,列数是上述三个指标的 各个主成分乘以相应权重 的总和,ERP数据统计分析,1.传统ERP数据统计分析：（1）导出各个电极某个ERP成分的波峰（或平均波幅）及到达该波峰所需的时间（即潜伏期）；（2）进行统计
4、分析，如两因素方差分析（实验条件/被试组别*电极位置） 2. eeglab并不这样做（为什么这个波峰时刻最为重要？）,以一个最简单的P300实验为例（单因素实验设计target vs. standard） 1. 对各个电极所有时间点均进行配对样本t检验（如上图是5668个t检验） 2.利用fdr等方法进行多重比较的控制（因为如果显著性水平是0.05的话，纯随机也会有5668*0.05个时间点统计显著），最终得到具有显著性差异的时间段-本质就是将t检验的p值提高，因此很多时间段控制后会变得不显著,eeglab统计方法的局限： 1.结果不易显著 3.进行多因素统计分析存在局限性（无法探讨交互作用）,时频分析指标（ERSP、ITC、cross-coherence）及其统计分析,
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