【BI&AI】Lecture 8 - EEG data analysis hands on

Lecture 8 - EEG data analysis hands on

分析流程

Recap: 频域上的分析


Recap: ICA降噪

ICA: 用于从混合信号中分离出独立的成分或因素。它可以将观测到的多个信号分解为相互独立的成分,这些成分在原始信号中可能是混合在一起的。

假设采集EEG信号的帽子上有n个电极,则有n个观测信号,用 x 1 x_1 x1, x 2 x_2 x2... x n x_n xn表示。采集到的信号可能包含除了脑电信号之外的其他信号,假设共有m个独立成分的混合,用 s 1 s_1 s1, s 2 s_2 s2... s m s_m sm表示。

x和s之间满足一个关系式: x = A s x = As x=As

举例,比如有20个观测信号,从中分离出来了20个独立成分,如何从20个成分选择我们需要的信号,可以根据经验判断都是什么信号,比如下图第一个信号是眼动信号,我们可以将s中第一行设置为0,逆变换回去就求得原始数据降噪后的x。

也可以根据脑地形图判断是否为噪声,对于脑电信号而言,感兴趣的成分通常在地形图上呈现出具有空间拓扑结构的分布。

间隔相同的时间,多次给予相同的刺激,并采集参与者的脑电EEG信号,将多次采集的信号划分为不同epoch求平均得到ERP。

MNE

MNE(Magnetoencephalography and Electroencephalography)工具包是一个用于脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)数据分析的Python开源软件包。它提供了一系列功能和工具,用于处理、分析和可视化脑电图和脑磁图数据。

代码部分大家可以自己看视频讲解,在GitHub上也上传了代码,这里不再展示。

相关推荐
KoiC4 分钟前
Dify接入RAGFlow无返回结果
人工智能·ai应用
lilye6615 分钟前
精益数据分析(20/126):解析经典数据分析框架,助力创业增长
大数据·人工智能·数据分析
盈达科技35 分钟前
盈达科技:登顶GEO优化全球制高点,以AICC定义AI时代内容智能优化新标杆
大数据·人工智能
安冬的码畜日常41 分钟前
【AI 加持下的 Python 编程实战 2_10】DIY 拓展:从扫雷小游戏开发再探问题分解与 AI 代码调试能力(中)
开发语言·前端·人工智能·ai·扫雷游戏·ai辅助编程·辅助编程
古希腊掌管学习的神42 分钟前
[LangGraph教程]LangGraph04——支持人机协作的聊天机器人
人工智能·语言模型·chatgpt·机器人·agent
FIT2CLOUD飞致云1 小时前
问答页面支持拖拽和复制粘贴文件,MaxKB企业级AI助手v1.10.6 LTS版本发布
人工智能·开源
起个破名想半天了1 小时前
计算机视觉cv入门之答题卡自动批阅
人工智能·opencv·计算机视觉
早睡早起吧1 小时前
目标检测篇---Fast R-CNN
人工智能·目标检测·计算机视觉·cnn
爱喝奶茶的企鹅1 小时前
Ethan独立开发产品日报 | 2025-04-24
人工智能·程序员·开源
鸿蒙布道师1 小时前
OpenAI为何觊觎Chrome?AI时代浏览器争夺战背后的深层逻辑
前端·人工智能·chrome·深度学习·opencv·自然语言处理·chatgpt