MATLAB®コマンドプロンプトからEEGLABを起動します。

 eeglab

データをロードする前に、正しいメモリを持っていることを確認してください。 オプションを設定します。 EEGLABメニューからFile >を選択します。 メモリとその他のオプション。 メモリのオプションが以下の図のように設定されていることを確認してください。 特に、最初のチェックボックスはチェックを外す必要があります。

*充填キャプション。 EEGLABのメモリオプション。 * 必須

EEGLABのサンプルデータセットをロードしましょう。 まずは読み込みます。 RespWrong.setファイル以降 RespCorr.set は SIFT-path/Data/ フォルダー (クリック) トピックス 1. ダウンロード データのダウンロード

充填キャプション。 RespWrong.set をロードすると、RespCorr.set が返されます。

処理するデータエポックの長さを選択する必要があります。 元のデータエポックは-2〜2秒ですが、-1〜1.25秒(主に計算を高速化)までのデータを処理します。 そのためには、EEGLABメニュー項目「編集」> データ**を選択し、時間範囲の編集ボックスに「-1 1.25」を入力します。 OK を押し、現在のデータセットを上書きします。 各データセットを個別に繰り返す必要があります。

充填キャプション。 より短いエポックを選択

処理するコンポーネントを選択する必要があります。 そのためには、 EEGLABメニュー項目 ツール > 編集ボックスに「8 11 13 19 20 23 38 39」を維持するために、データからコンポーネントを削除し、コンポーネントの次のリストを入力します。 彼らは最も興味深いので、これらのコンポーネントが優先されています。 独自のデータセットを処理する場合は、学習するコンポーネントを選択する必要があります。 SIFTは、通常、間接的な相互作用の貢献を要因とする部分的なコヒーレンスおよびGrangerの因果性措置を使用して、最大9コンポーネントを分析することができます。 そのような対策を使わない場合は、より多くのコンポーネントを使うことができます。 また、SIFT はコマンドラインからコンポーネントを選択できるようにします。GUI アプローチを使用しているため、この段階でコンポーネントを選択します。 [OK] を押して、[Accept**] を押し、チェックボックスを選択して現在のデータセットを上書きします。

充填キャプション。 関心のあるコンポーネントを選択

コンポーネントが選択されたら、親データセットを上書きできます。 2つのデータセットが同じICAの分解を持っているので、この手順を2つのデータセットごとに繰り返す必要があります。

[Datasets] から両方のデータセットを選択します。 > 複数のデータセットメニューを選択します。 これにより、SIFT が処理できるようにします。 配列内のデータセット、および間の接続の相違の視覚化 条件。

充填キャプション。 EEGLABで両方のデータセットを選択

データセット説明の「ICA重み」フィールドが設定されていることに注意してください これらのデータセットの両方にICAの分解を示す「はい」。 ソースの分離(および高度の視覚化のための局在化)はあります GUI ベースの SIFT データ処理の前提条件 パイプラインは、低レベルの SIFT コマンドラインを適用することも可能ですが、 チャネルデータの接続を分析するためのルーチン。