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EEGLAB TIPSとFAQ

このページでは、お客様からのご質問や回答を受け付けております。 一般的なヒントだけでなく、ユーザーが知っておくことが大切だと考えています! 詳しくはこちら eeglablist アーカイブで他のヒントを利用できます。 リストを検索するには アーカイブは単にGoogleを使用して、関連するキーワードを入力して、追加します “eeglablist” キーワード。

目次
  • トピックス

基本トピック

エキスパートMATLABユーザーにとって、EEGLABはどのような関心がありますか?

回答: 私たちはそう信じています。 EEGLABでは、新しいアルゴリズムを実装しています。 アーティファクトの除去。 2 番目に、経験豊富な MATLAB ユーザー EEGLAB は、 EEGとERPデータの処理を開始するための迅速かつ正確な方法 信号配列を直接操作します。 ICAツールボックスを使用するつもりなら EEGLAB、EEGLAB自体を根ざす関数は良い出発点であり、 EEGLABはまた、あなたの記述するために完全なEEG構造を提供します データ(信号、試験、チャンネル位置、反応時間、タイプ) 試験、時間制限、サンプリングレート)、この構造を使用できる MATLAB コマンドラインまたは MATLAB スクリプトからのいずれか。

MATLABは遅すぎるとメモリが多すぎるですか?

Answer: はい。 MATLABはRAMを大量に利用することもありますので、インサートもかなりの注意を払っております。 EEGLABのオプションと低処理機能のいくつかの処理機能 記憶条件。 一方、MATLAB環境では、MATLAB環境が提供されている 安定性と使いやすさの利点。 初心者でも MATLABは、たとえばスカラーでマルチプライすることでデータ配列をスケールアップできます。 (そして、当社のソフトウェアでは、データ配列は直接ユーザーへアクセス可能です)。 MATLABはモジュール性の利点も提供しています。 当社の機能はすべて、 スタンドアローン機能とそれらの大部分は、それぞれ独立して使用することができます その他。 また、MATLABはより早く成長しました。

EEGLABではどのようなサポートがありますか?

住所: 完全なサポートを提供して保証することができません このソフトウェアは、誰が何かに遭遇した場合、私たちは助けて喜んでいます 問題とバグを修正するためには、当社に報告: に書き込む [email protected].

MATLABのライセンスの種類は、EEGLABを実行するために購入する必要がありますか?

マスワークスセールスマンに「のみ」を売るのをお願いしたとき MATLAB ライセンス、MATLAB、Simulink、Simicic の価格をいただきました。 数学。 EEGLABを実行するには、これらすべてが必要ですか? 回答者: いいえ。MATLABのみが必要です。 できる限り、教育や学生版をお願いする。 安い。 いくつかのスペクトル分解のために、あなたはまた、信号を必要とするかもしれません 別途購入しなければならないツールボックスの処理

過負荷機能

Unix では、次のメッセージを受け取ることが多い ‘‘Warning: 呼び出し中に 1 つ以上の出力引数が割り当てられていない ‘XXX’ です。

エラー: クラス文字列の subsindex 関数が見つかりません。

Answer: ほとんどの場合、このエラーは、UNIXのMATLABがかもしれないことを示しています 経験の問題。 MATLAB は、EEGLAB または EEGLAB でこのエラーを返す可能性があります。 MATLAB で任意の変数と同じ名前の変数を定義しました。 MATLABパスのワークスペースまたは.mファイル。 問題を解決するために、クリア 変数または関数の名前を変更します。

MATLAB/EEGLAB は、メモリエラーから返す

回答者: 2つのソリューション

  • コンピュータのメモリ(RAM)を購入
  • メモリーマッピングスキーム(EEGLABオプション)で、 データをディスクに保存します。 Neuroscanファイル以外は、 メモリ内のフルデータファイルをインポートする必要があります。

マルチコア使用

マルチコアマシンを持つメリットはありますか?

回答: はい、それは2つの方法で恩恵を受ける。 まずはじめに、 複数のMATLABセッションを並列する。 それぞれが1つを割り当てられます。 プロセッサ。 第二に、MATLABオプションに行くと、MATLABオプションを持っているかもしれません マルチコア計算(一般>マルチスレッド)を有効にするオプション。 このオプションは通常デフォルトで設定されます。 これは非常に効率的なオプションです これは、通常、コアの数で線形にコードをスピードアップします(2) -> 2倍高速など。

ファイル: インポート/エクスポート/チャネル

ASCIIファイルで単一のepochを保存

EEGLAB でソートされた EEG データの保存が可能 10 の epochs (例えば) のファイル? 回答: MATLABコマンドラインでこれを行う必要があります。

>> epoch1 = EEG.data(:,1); >> 保存 -ascii epoch1.txt epoch1 >> epoch2 = EEG.data(:,:,2); >> 保存 -ascii epoch2.txt epoch2 >> epoch3 = EEG.data(:,:3); >> 保存 -ascii epoch3.txt epoch3

割り当てられた位置のないチャネル

30チャンネル+2 EOGチャンネルから録画を操作します。 人工成分のデータを調べながら自然に、 EOGも見ている。 地図をプロットしたいと思えば、 EOGを外します。 しかし、電極の位置ファイルを一緒にロードしたいなら データセットのチャネルよりも電極が少なく、EEGLABは受け入れません その。 2つのデータセットを作成するよりも便利な方法があります(一つ) 電極位置ファイルの有無にかかわらず? Answer: これらのチャネルのすべての位置フィールドをブランクするだけで チャネルの編集者を使用してチャネルの場所を輸入した後 ファイル(割り当てられた位置を持たない)。 注意: あなたはまだ これらのチャネルは、その参照であっても、ICAの分解に含めます。 他のスカルプチャンネルとは違いますが、 混合参照でそれらをプロットしようとする。 (私たちは、 他の目的のためにこれに解決して下さい。

問題のインポート

EEGLABはデータの種類を選択しようとすると動作しません >File > 下にインポートするファイル インポートデータ > ASCIIから…

回答: インポートテキストボックスの横にはリストボックスがあります インポートしたいデータの種類を示します。 注意して、あなただけではありません リストボックスをスクロールする必要がありますが、選択した上でCLICKに 選択されるようにオプションをインポートします。

基本的な処理

Polhemusのオリエンテーション

polhemus 3 d ファイルを入力しようとしています。 EEGLAB 2dで表示すると、メインの問題は「0度」が Polhemusと90度の右耳に向かって、 EEGLABの「0度」は「90度」に向かっています。 右耳。 言い換えれば、すべてが90シフトされるだけでなく、 学位, しかし Polhemus (Neuroscan) は反時計回りに行き、EEGLAB は行きます 時計回り。 私たちは、このためにいくつかの変換ソリューションを開発しようとしている、 しかし、

  1. あなたはすでにこのような状況をw /経験を持っていると、あなたは、 いくつかの簡単なソリューションを持っています。
  2. Polhemus が EEGLAB に調整する方法について教えてください。 その他(エイシー)のやり方、感謝します。

回答: それは実際にあなたの Polhemus を録音する方法に依存します 座標。 この問題を解決するには、EEGLABの下で、チャネル編集 ウィンドウに「軸をトランスフォーム」ボタンがあります。 このボタンを押して入力 “theta = 90 Θ;” と、そのトリックを行います。 Note: “auto” を押します すべての電極を可視化するボタン。 あなたはまた、操作することができます XYZはそれらを偏光に調整し、再変換します。

現在のデータセットの処理

すべての EEGLAB グラフィック インターフェイスは、常に現在のプロセスを処理します。 データセット。 つまり、インタラクティブ関数(データ)を使うと スクロール、Epochの除去、部品除去)および手動で選択するか、または EEGLABインターフェイスから別のデータセットを読み込む, EEGLABは、すべてを適用します 変更またはスクロールされる新しいデータセットへのプロット。 例えば、 データをスクロールして、悪いエポックを選択し、別のデータを読み込みます。 その後、スクロールウィンドウに戻り、これらを拒否します epochs (そして実際に除去ボタンを押して下さい)、epochsはあります *New** では最近読み込まれたデータセットで拒否されました。

Epochの時間限界

最大の時間は、私が最大の時間に対応していない 指定する。 たとえば、0〜3秒間のエポックを求める 125 Hz と 0 から 2.992 s の間隔で終わる。

回答: 何も間違っていません。 あなたの例では、描画しなければなりません(125Hz*) 3seconds = 375 ポイント) と 376 それ以外の場合は時間を失う リニアリティ 3秒の2エポックは752で、6を描画する場合 データの秒数が751ポイント!になりますが、時間0を割り当てると 最初のポイントに、最後のポイントに時間 2.992 を割り当てる必要があります。 実は、最初のポイントタイムが途方もない。 録音がないので 125年製 Hzは、最初のポイントがいつだったか知ることができません 0 または 0.08 秒間で記録される(別の 1 つは標本に持っています より速く)。 コンベンションでは、レイテンシー0とレイテンシー0で最初のポイントを取る 2.992 で最後の 1 つは (しかし私達は最初の 1 のための latency 0.04 を選ぶことができます 最後の 1 つまたは 0.08 から 3 までのポイントと 2.996.

多岐にわたるイベント

私は7つのイベント、3は= 2と4は= 1 “マザー”ファイルの中にあります なぜ、イベントでエポックを抽出したとき = 2、私は3エポックしか持っていません( 右)と6つのイベント(それは間違っていますか?)

回答: 6つのイベントはおそらくOKです。 時間ウィンドウに依存します epochingのために使用しました。 各エポックのタイムウィンドウ内のイベント 口座に入金されます。 これは、すべての外部のいくつかのイベントを意味します epoch のタイムウィンドウは無視され、いくつかのイベントが複数 ウィンドウが重複する可能性があります。 イベントレイテンシーを見る epoching前後で一貫して見られます。

データフィルタリング

データをフィルタリングする問題があります。EEGデータで確認します。 電子機器の周波数を持つコンポーネントは、50 Hzです。 この周波数だけを削除したいのですが、これを行うのは本当に知らなかった ローパスとハイパスフィルタリング。 この現象は、 電動周波数による「汚染」は、EEGの現在のところですか? 回答者: はい、それは非常に一般的です。

EEGLAB用の高度なフィルタ機能はありますか?

Answer:でfirfiltプラグインをチェック EEGLAB プラグインページ.

高度なトピック

関数

ERPimageで試行錯誤?

ERPイメージメニュー項目(‘Plot’ -‘Channel ERP)を使用する場合 image’)、出力の上部はソートされたウィンドウです トライアル 試用回数がオフで、そうでないと思われます すべてのトライアルが表示されます。 例えば、17 個の試用ファイルを使って 「試行錯誤の番号付けは6から12まで、明らかに5つのトライアルで行きます 上部と下部に2つのハーフトライアルが表示されます。 表示 (添付のjpg参照)。 別のファイルでも観察された より多くの試用がありました。

Answer: erpimage() の出力は、スムースなウィンドウによります。 選択します。 5-trial平均移動ウィンドウを使用する場合、最初の出力 このウィンドウの中央(例、試用2.5)でなければなりません。 0スムースを使う ウィンドウ(幅1)とすべてのトライアルが表示されます。

ERP標準偏差

上記の行と平均下に追加する方法はありますか? +/- 1か2 SDを示す電圧ラインはを渡るデータ分散を示します トライアル?

Answer: オプション ‘erpstd’ の erpimage() を “More Options” テキストで使用 pop_erpimage() インタラクティブウィンドウのボックス。

スペクトルパワーとコヒーレンスのクロスサブジェクト解析?

被写体/患者を乗り越える良い方法はありますか? 特にパワーとコヒーレンスに関して分析 被験者/患者間の統計的比較? EEGLABのデータ出力?

Answer: クロスサブジェクト比較の場合、tftopo()は強力です。 この情報を要約できる機能(保存された timef() および crossfO() 関数の出力)。 コマンドラインから呼び出す必要があります。 でも。

アーティファクト

人工成分の認識

関連するコンポーネントを見つけるのは非常に困難ではありません アイブリンク等 私の場合、実験中にフェーズがあります。 人が話したり、目を動かしたりする場所。 私はそれが非常に難しい見つける これらのアーティファクトと私はすでに関連しているコンポーネントを決定します できるかどうか疑問に思います。 Answer: これらのアーティファクトに関連するコンポーネントを決定するため、 1つのアプローチは、これらの試験(それらを選択)を分離し、使用することです メニュー項目 “Plot > コンポーネントERP > コンポーネントのマップで”を選択し、 これらのイベントが表示されるタイムウィンドウ。 この機能はプロットします コンポーネントは、このタイプのアーティファクトに貢献します。 しかし、正しい ICAがすべてのアーティファクトを1つまたは1つにクリーンに解決できないと考える いくつかのコンポーネント。 例えば、 “paroxysmal” のアーティファクト (主題のような) 録音中に頭を傷つける)は、数が多い ICAコンポーネントは、すべてのアーティファクチュアルの分散性をキャプチャします データへの貢献 同様のイベントやアーティファクトは、 ICA分解前のデータから慎重に剪定。

筋肉成分は高周波で見られますか? 回答: はい、それは通常私たちが観察するものです。 筋肉アーティファクト 高周波数(20〜100Hz)でブロードバンド高スペクトル振幅を持っています 以上)。 また、そのスペクトラムは標準EEGのように見えません (費用削減)

アーティファクトの除去

現在、ICAを使ってアーティファクトを修正しています。 過去に、ひとつひとつひとつのエポックを別々に検査しました。 これらをアーティファクトアクティビティで特定し、ICAを訓練 各試験を別々に識別し、アーティファクトコンポーネントを削除します。 このプロセスが非常に時間がかかっていると想像できます。 それは 一度に複数のまたはすべての禁忌試験でICAを訓練するために有効, 実際のコンポーネントを削除し、視覚的に検査するために戻って行きます アウトリーシングアーティファクトのデータを修正しましたか?

回答:ICAの性質を把握していない場合があります。 活動(活動)が独立したデータを抽出する 他のデータソースの活動。 この独立性のために 検出されると、data* で完全に *expressed である必要があります。 通常、多くの(>nchannels^2)データポイントが必要です。 別途 個々のエポックを分解することは単なる間違ったアプローチです。 現在のところ 7ステップのアプローチを好む:

  1. 不適切(例えば、paroxysmal)部分を視覚的に除去して下さい 連続データ。
  2. データを適切な短いデータエポックに分離します。
  3. ICAが独立したコンポーネントを導き出す。
  4. 誘導された部品に対する除去を検査に基づいて行う 自分の財産。
  5. より詳細なデータの選択をご覧ください。 除去。
  6. マークされたコンポーネントとデータエポックを除去します。
  7. 実行されたデータを ICA を 2 回実行する - これは改善する可能性があります ICA分解の品質、より独立した明らかに 混合されたアーティファクチュアルとは対照的に、ニューラルのために会計するコンポーネント 活動。

これらの手順は、EEGLABによってより簡単かつ効率的に行われます。 ユーザーのエポック、チャネル、およびユーザーに提案する機能を含みます。 除去に適した部品。

アメリカ

再実行ICA

ICAを使用してアーティファクトを除去するためにEEGLAB内で試みている間、 取り消し後のICA分解の再計算に問題がありました コンポーネント。 チュートリアルでガイドラインに従うようにしました。 fuzzy コンポーネントを使用すると、一部をクリアする機能が向上します。 アーティファクトコンポーネントを最初に実行し、新しいICAを実行します。 やってみると その2番目のICAはいつも長くかかり、エラーも起きました 私に言う最後のメッセージ, 何かが間違っていたこと 結果。

回答者: 当社が助言する標準的な手順は、最初にICAを実行することである ICAコンポーネントアクティビティを使用して、データを削除し、悪意のある試験を解除します。 ICAコンポーネントを削除し、データのランクが低下します( <nchans>。 データが n チャネルを持っている場合、データの順位が (一番) 多分) n. 1つのコンポーネントを削除するとn-1になり、ICA 実行されたデータにn個のコンポーネントが見つかりません。 したがって、 最初のステップは、悪いトライアルだけを削除する必要があります。 この手順は、 データの寸法を変更します。 第二のステップとして、ICAを再入力 悪いコンポーネントを削除 (ICA の 2 番目の実行は、 より明確なアーティファクト コンポーネント(例えば高い頻度の筋肉のために)、 強大な実験で汚染されていない。 ICAコンポーネントを削除した場合 ICAを再実行し、’pca’ でデータを分解する必要があります。 一致するために分解の次元を減らすオプション データランク(以下参照)

ベースライン除去とICAのためのデータの準備

ベースラインの背後にある合理的とは、データのゼロ ICAを走る前に、いつもお勧めですか?

住所: EEGが電気を持っているかもしれないので、それは推奨されます 削除したいアーティファクト(スロートレンド)。 あなたのデータが 完全に平らに(非常に低い周波数で)、それからあなたがする必要がある その。 ベースライン・ゼロ・エポックは、連続データを使用する必要があります。 3-40 Hz 等に焦点を合わせることに興味があるなら、それをローパスして下さい 活動。 また、’messy’ パッチのデータをプルーンする必要があります(おそらく) 1種類の非静止画のシリーズに関連付けられている。 データ EEGLABのスクロールユーティリティは、この便利になり、実行する場合 継続的なデータ、ガイドするイベントを記録する その後のepoching. Else は、データをより厳しく計算して訓練することができます。 ICAモデルは、モデルを介してより多くのデータを渡す(コストで) 活発化の時間の幾分より高いSNR (騒音の比率に署名して下さい)の シリーズ)。

ICAコンポーネントの数を減らす

独立したコンポーネントを作る方法がわからない EEGlab4.0 の PCA によって減少される次元。 例えば、4 を取得したい 32チャンネルEEGデータから独立したコンポーネント。

回答: 4つのコンポーネントを抽出するには、第二のテキストボックスの “ツール > ICAのインタラクティブなポップアップウィンドウを実行し、「pca」、4 “または “‘ncomps’, 4” と、それを行います。 PCA(‘pca’, 4”)をご使用ください。 良い理由。 最初の PCA コンポーネントを使用して、データをトランク化します。 (コンポーネントの妥当性)、そしてICAは見つけることができないかもしれません 関連コンポーネント。 2番目の可能性(「ncomps」、4”)は、 それは真のICAの分解であるので受諾可能な理論的に(使用される 長方形のマトリックス)。 一般的には、多くのコンポーネントを見つけることをお勧めします 可能な限り(例えば、ICAを実行するためにコンピュータに十分なメモリがある場合) すべてのチャネルに)。

ランニングエクステンドICA

拡張ICAを使用するべきだと述べた サブガウスコンポーネントを抽出するアルゴリズム(60Hzノイズ)。 私たちについて MEGデータ(Windows用の古いbinica()を使用)) いくつかのサブガウスを取得 コンポーネントは、まだ60Hzの漏れが多々あります。 FFT(mutlitaper)で観察されるようにスーパーガウスのコンポーネント。 EEGLABチュートリアル(1st_readme.txt) 質問マークに気付いたかどうか Windows用のbinica(古いもの)は安定していました。 それは不安定ですか? 拡張バージョンを使用する? Windows用の古いbinica()を使うことはできますか? Answer: MATLAB は、実行中の runica() tenfold をスピードアップしているようです 5.3から6.xまで! なので、binica() は速度で 30% 改善します これらの日(プロセスサイズが2〜4倍減少しているが、重要な 32ビットのメモリアドレスの大きいデータセットのため。 今後は、 Windows用のbinica()の改良版をコンパイルします。主に ‘pca’ オプションを関連した改善, 必要ない 使用するため。

ICA はデータエポックや連続データに適用

runica() がフィールドを含まないことに気づいた EPOCサイズでは、ICAがEPOCKSを認識する方法は? これはそうではありません ICAの取り扱い方法の違いは? 回答者: Epochs は、ICA を実行する前に連結されます。 ICAでは、すべての時間 すべてのエポックのポイントはシャッフルなので、エポック情報が 関連する。

私は私が持っているいくつかの連続32チャンネルEEGデータを持っている Infomax ICAを申請したい 私は主に100に興味を持っています それぞれ3000フレームのデータからのエポック。 20-40フレームは1つのエポックの端と次の始まりの間の。 ICAを連続データに適用し、ICを流すか、または適用すれば ICAは汚染されたエポックに? 回答者: ICAを申請することができます。 通常、私達は好ましいです ICAを汚染されたエポックに適用するので、ICAコンポーネントはより可能性が高い タスクに関連する活動を表現するが、連続したデータは細かい 特に、ほとんどのもの以来、いくつかのエポックやいくつかのデータポイントを持っている場合 同じ EEG とアーティファクト プロセスは、アクティブな ‘ である可能性があります。 エポック。

ICAスカルプマップ極性

複数のepochデータの場合、scalpマップが取得されます。 異なるエポックは、特定のコンポーネントと同じです。 これは正常です 解析で行われる間違いはありますか? Answer: ICAアルゴリズムが電極空間に適用されるため ドメインは、すべてのエポックに対して同じスカルプマップが返されます。 しかし、 1つのICAコンポーネントのタイムコースは、それぞれのEPOCで異なる(その場合) アクティベーション値は、与えられた時点で 0 であり、このコンポーネントは 特定の時にデータを表現しない。

ICA活動警告

以下の警告メッセージが表示されます。 それはどういう意味ですか?

Warning: ICA activities and weights mismatch, click on the link below for more information

回答: ICAを実行した後、またはチャンネルを削除した場合は、上記の警告メッセージが表示されます。 親指の規則として、決して損失再発酵かチャネルを実行しません ICAを実行した後の除去。 代わりに、チャンネルを削除したり、データを再参照したり、ICAを再び実行します。 データが参照されるか、チャネルが取り除かれるとき、ICAの活動が変更されていない間、ICAの頭皮のトポグラフィはまた参照されます。 しかし、このプロセスはICAの仮定に違反します。 具体的には、関係 ICA_activations = ICA_weights * EEG_data は保持しません。 これにもかかわらず、この変更された表現は、再会議やチャネルの除去前に、状態への最も近い近似であることを理解しています。

変更された重量行列からの応答活動の代替方法は、標準的なICA分解を構成するものではありません。 保存してデータをリロードすると、ICAのアクティベーションはデフォルトでは保存されません。 その結果、EEGLABは、ICAの体重とデータを再び読み込むと、標準的なICAの分解から逸脱します。 データを保存する際にICA活動を保持することが重要です。 コマンドラインからデータを保存しておくことをお勧め

save('-mat', 'EEG_dataset_with_ica.set', '-struct', 'EEG');

時間頻度

Timef() スペクトル分解: プロパティと矛盾

条件のERPができることは真実ではありません ITC を含む timef() 結果から完全に再構築されたか? ワンポイント timef の出力を取る関数を書くことができる (‘times’,’freqs’,’ersp’,’itc’) は、ERP を出力するようにします。 一つは、ERP と ITC の値を有用な操作し、その値がどのように確認するのか ERP は ERSP のいくつかの側面なしで見ました( のような, 取り去りました) アルファ バンドの相互trial一貫性は他のすべてを残します 同じ)。 最後に、 ‘ersp’ と ‘itc’ を 2 つ間引き込みます。 ERPの違いを再構築する

私はtimef()のパラメータで遊んでいて、驚いた ‘cycles’ の値に依存する結果の大きな違い, 「winsize」等。 これは、以前の timef() に関しても安全です。 結果 ….

回答者: はい、これが可能です(いくつかの問題について 重複してスペクトル推定値を追加, 効果を解く テーピング(巻線)など 私は厳密に「見えない」に焦点を当てていない 時間/周波数変換 - 制限される傾向がある、私は 合成ではなく分析に興味がある。

ただし、一般的な回答は以下のようなものになります。

アルファを取り除く ITCは、単一のアルファをフィルタリングしたい ランダムフェーズノイズで試着して交換します。 ERPに対する効果 ERP から 10 Hz をフィルタリングするような、あるいは、 さらに、いくつかの騒ぎを追加…

ERSP は ERSP の変更は ERSP の変更だけを作り出すことができるので異なっています (stat.signif) ERP は、Signif ITC と連携します。 アンプを追加します。 アルファで増加します。, 言う, ERSPに、その後、時間に戻る ドメインはERPでアルファバンドパワーをスケールアップします。 同じ。

ERSP と ITC の両方を変更して、あらゆる種類の混合結果を得ることができます 上記をまとめる。

Re timef() バリビリティ - フォーカス/f-stops のように見える カメラ - 一度にすべての平面に焦点を合わせることができません。 それはまたあります Heisenbugの不確実性のように、私は聞きます - あなたは「粒子」をローカライズすることはできません 時間と頻度の同時(ウェーブレット)。 または、映画館のようにあなた、 1 つは 1 つの瞬間に動きを記録できない、 1 つは記録しません 瞬時に正確なパワー推定。 基本的には「良い」時間/頻度 メソッドは、エリア内の時間/頻度エリア内でのみ推定できます。 固定ですが、その形状ではありません。 長くて薄い、または 脂肪と短い、または正方形?

そのため、チャネルやコンポーネント間での比較を正確に行うことができます。 同じt/f変換内で。

時間頻度分解の時間範囲問題

私は時間スケールが少しオフであることを恐れています 時間頻度のプロット。 例:コンポーネントのタイム頻度のプロットから EPOCが-2560 msから +2046 ms におよびに従ってあるデータセット プロットのタイムスケールは、エポックが少し前に現れます +1500 ms 以上 2000 ms。 なぜですか? 住所: 時間制限が異なることは正常です 元のデータセットは、FFT(またはウェーブレット)が時間をかけて適用されるので、 窓は、これらの窓の中央を考慮します。 その結果、プロットの各端にウィンドウサイズの半分を失います(百 ウィンドウサイズとサンプリング速度に応じてミリ秒。

FFT、ウェルチ、マルチタッパーを使用したスペクトラム

おそらくpwelchメソッドを使うべきでしょう(EEGLABで実装されています) spectopo機能)。 FFT(重度FFT平均値)のウィンドウです。

トムソンメソッド(通常はマルチタッパーとして知られています)も良いです。 最初にデータを直角ベースに投影し、FFTを実行します。

それらはすべての同じような結果(FFT、pewelch、multitaper)を返すべきです。 Thomson メソッドはノイズに敏感ではないが、また より複雑な使用。 welchを使うこともできると思います マルチタッパーの上の方法。 それはすべての好みの問題です。 簡単な pwelch メソッドを使用することをお勧めします(あなただけとして与える) ウィンドウの長さとオーバーラップのオプション。 マルチテーパーは orthogonalベースでベースベクターの数を選択する必要があります そして、これはあまり直感的ではありません(そしてまた、結果が上にある) 達成できる頻度決断)。

マルチタッパー、FFT、周波数分解のための波紋?

過去に新しい EEGLAB ツールボックスを使っています 数週間、特に timef() と interf() 。 マルチテープ方式 ブートストラップの統計は私に非常に素晴らしい安定した結果を与えています。 ウェーブレット付きTimef()は若干異なる結果をもたらしますが、また、 おもしろい。 すべての分析が設計されていることに気づいた 共同進行、フェーズコヒーレンス、ICCなど、データとして整理したデータを研究 epochs. (例:インタートリルエフェクト)。

その間の計算の時間変数の一貫性のための機能があります 「独立した」アクティベーション機能で、連続した自発的な録音機能はありますか? (例:200-300msの短い窓のための自発的な一貫性)。 J.P.の特長 Lachaux(Varela’s Lab)は、この問題を調べるいくつかの論文を持っています。

Answer: 私達はまた timef() のための multitaper 方法をプログラムしました、 より柔軟なバージョンから削除(まだ使用できません) インターネット(2003年5月23日) 通常は使用していません FFT(0)またはNサイクルのウェーブレットメソッドが、妥協(0.5)設定 高い安定性の頻度決断(低いfreqsで)を離れた貿易 フィードバック

柔軟な視覚化と取り扱いをプログラムする原因はまだなかった timef()/crossf() を実行できますが、継続的なコヒーレンス対策 連続したデータセット(EEGLABが内部的に1と見なす) エポック。 提案やコードを歓迎します。

私たちの経験では、マルチタッパーの分解は非常に有用ではありません 私たちは、低周波活動に興味を持っています (すなわち5 Hz) 我々 最大時間解像度を要求します。 そのため、マルチタッパー1個のみ使用しました。 (複数のマルチタッパーを使用して騒音を減らしますが、また減らします 標準的なFFTと等しい時間/頻度決断)。 使用方法 ガンマバンドでは複数のマルチタッパーが意味するだろう。 時間の解像度がはるかに高まり、重要ではありません。 マルチテーパーは newtimef() 関数から削除されますが、それを使用することは可能です timef() 関数で。

Spectrogramのオリエンテーションか。

通常、クロノスペクトグラムを下部に表示 プロットの下部の周波数, ちょうどイーグルが行う方法の反対 これを変更する簡単な方法はありますか?

Answer: 今すぐ変更する唯一の方法は、クリックすることです 数字と型

>> セット(gca、’ydir’、’normal’);

timef() と crossf() MATLAB の関数を編集できると思います。 すべてのプロットをこの形式に変更します。 オプションとして紹介します。 未来へ。

シングルトライアル

単trial ERPを振幅でソートできますか?

単一のトライアルERPをerpimage()でソートする方法 決定されたレイテンシの広さ。 Answer: erpimage() の ‘ampsort’ オプションを使用する (別ではなく) GUI でqueried, あなたはそれを “より多くのオプション” テキストボックスに置く必要があります pop_erpimage() インタラクティブウィンドウの右下にある。 エルプイメージ() オプション ‘ampsort’ は、分光度でソートします。ソートしたいなら いくつかの epoch の時間ポイントで潜在的な値, その後、オプション ‘valsort’ を使用します.

その他

カスタムイベントでデータをエッチングする

理由は複雑すぎて記述するので、私はエポックしようとしています 様々なレイテンシーをデータセットでイベントに反映させる。 例えば、epoch の onset = イベントレイテンシー + いくつかの値なので、 レイテンシーのセットを計算し、epoch.m への呼び出しでそれらを使用 ( 2番目のパラメータ)。 直接使用するレイテンシーを指定できません。 pop_epoch 関数。

住所: この問題には2つの解決策があります。

1) イベントのレイテンシーを変更したり、新しいイベントを作成します。 例えば

for index = 1:length(EEG.event)
    EEG.event(index).latency = EEG.event(index).latency + 10; % +10 sample points
end;
% then store data
[ALLEEG EEG CURRENTSET] = eeg_store(ALLEEG, EEG, CURRENTSET);
% then epoch from the menus

2) は pop_epoch() 関数の代わりに epoch() 関数を使用します。epoch() 関数は直接レイテンシーを処理します。 その後、取得します EEGLAB にインポートできる MATLAB 配列。

プロフィール

出版のための書式図

erpimage() の行 (例: ‘X’ 平均の軸線) は 太りすぎ。 厚みを制御する方法は?

回答: 出版物の数字の側面を変更するには、 数値メニューを使用して、MATLABメニュー項目「ツール>編集」を使用します。 それからあなた 図内の任意のオブジェクトを選択できます。 2つ目のボタンは表示します ラインの厚さ、色を変更できるコンテキストメニュー フォントの面…、または追加の行を描画したり、テキストを追加したりすることもできます。 また、 ファイルをポストクリプトとしてエクスポートし、Adobe Illustratorで開きます ベクターフォーマットで微調整します。 こちらのページもご覧ください。

数字のエクスポート

EEGLABから図をエクスポートする方法を教えてください。 たとえば「word.doc」やExcelにエクスポートするには? スクロール チャネルのデータ eegplot() およびチャネルのスペクトルのため 地図…と他のプロット….

Answer: ほとんどの EEGLAB 数値では、単にメニュー項目 “File > を使用する エクスポート。

スクロールチャネルのデータ機能(eegplot()))の場合、最初の使用メニュー項目 「料金」> デフォルトのMATLABメニューを復元するために、図を編集します。 から コマンドラインでコマンドを使うこともできます。

>’>’ プリント -djpeg scrollfigure.jpg %to jpeg

>’>’ プリント -depsc scrollfigure.eps %to はポストクリプト色で印刷します

Note: “>’>’ set(gcf, ‘paperpositionmode’, ‘auto’) コマンドを使用します。 同じアスペクト比で図を最初に印刷する スクリーン。

図と印刷の問題

チャンネルスペクトルをプロットしようとすると、軸ラベル そして、チェックラベルは画面に明確に表示されなかったし、私は得ました MATLABコマンドラインから次のエラーメッセージ: “スキャルプをプロット 分布: 警告: 非認識 OpenGL バージョン、デフォルト 1.0” 回答者: OpenGLバージョンをONに変更することで問題を解決できます “feature(‘UseGenericOpenGL’,1)” と入力することで、MATLAB コマンドラインをタイプします。

時々 MATLAB は、図をプリントしようとするとクラッシュします。 ディスク上の図を保存します。, 最初に, 一部が欠落しています。. この問題を解決する方法? 回答者: OpenGLバージョンをONに変更することで問題を解決できます MATLAB コマンドライン: “feature(‘UseGenericOpenGL’,1)” 印刷エラー、これも経験しています。それはMATLABの問題です WindowsとLinuxの間で一貫していない。 私達はいつも印刷するか、または ファイルを保存します。 (.jpg または .eps の投稿スクリプト), ファイルを印刷します。. 例えば、ソフトウェアを使用する フリーラウプリント 送信する ウィンドウの下のプリンターにポストスクリプトファイル。 これも 戦略、複雑な数字の一部が消える可能性がありますが、これはまれです (そして私達は印刷以来スクリーンの捕獲を使用して、またはWindows機械を使用します、 Windows OSではより信頼性が高いようです。 「MATLAB」が誕生する 将来的にはこれで良い(MATLABリスニング?)。