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EEGLAB操作手册（中文版）贾会宾华中师范大学心理学院其中的KeyKeyKeyKeyStepStepStepStep是数据处理的必要的步骤；ExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStepStepStepStep是为了更好的了解EEGLAB的特点的探索性非必要步骤。第一章：将数据载入EEGLABKeyKeyKeyKeyStepStepStepStep1111：StartStartStartStartMATLABMATLABMATLABMATLABKeyKeyKeyKeyStepStepStepStep2(Optional):2(Optional):2(Optional):2(Optional):SwitchSwitchSwitchSwitchtotototothethethethedatadatadatadatadirectorydirectorydirectorydirectory(folder)(folder)(folder)(folder)--------也就是把directory转换为数据所在的文件夹。可以通过MATLAB界面上方的“CurrentFolder”或者在commandline通过“cd”。这并不是必须的步骤，在实际的操作中有没有这个步骤没有影响。KeyKeyKeyKeyStepStepStepStep3333：StartStartStartStartEEGLABEEGLABEEGLABEEGLAB在MATLABcommandline键入“eeglab”，并点击“Enter”键。EEGLAB的主窗口将会弹出，如下图所示KeyKeyKeyKeyStepStepStepStep4444：载入数据目前EEGLAB支持绝大多数的数据类型。通过FileImportdata可以查看支持的数据类型，当然也包括BP的“***.vhdr”文件。EEGLAB自身的文件格式是“****.set”文件。在下面，我将使用EEGLABtutorial中自带的“Eeglab_data.set”。载入方式是：FileLoadexistingdataset。载入后，结果如下：从这个界面可以看到该数据集一些信息。Channelsperframe为32，也就是channelnumber是32；Framesperepoch为30504，表示的是一个epoch的样本点数目（由于在这个原始数据中还没有分段，所以默认有一个epoch，在这里30504表示的是每个channel样本点总数）；Epochs为1，表示的是epoch的数目；Events为154，event表示的该数据集中事件（即诸如刺激呈现、被试反应等称为event）的数目；Samplingrate(Hz)为128；Epochstart(sec)为0，Epochend（sec）为238.305，所以整个数据长度为238.305s;Reference为参考电极；Channellocation为No，这是因为我们还没有对各个channel的头皮坐标进行定位；ICAweights为No，ICAweights表示的是进行ICA分析后得到的weights，此处有两个值“No”和“Yes”。ExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStep:Step:Step:Step:ScrollingScrollingScrollingScrollingdatadatadatadata通过如下方式，查看各个channel的波形通过该界面下的Setting下拉菜单及界面下方的那些选项可以实现一些操作。例如Timerangetodisplay调整该界面显示的时间长度，上图为5s；numberofchannelstodisplay调整一个界面显示的channel数目；并可以选择一个时间段，并“REJECT”。本界面的操作很简单的，与BP相似。第二章对各个channel进行头皮定位为了以2-D或3-D的方式绘制EEGscalpmaps，以及对ICA分析后的独立成分进行源定位，需要数据集包括各个channel的头皮坐标的相关信息。KEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP5:5:5:5:LoadLoadLoadLoadthethethethechannelchannelchannelchannellocationslocationslocationslocations需要选择Editchannellocations，得如下界面在本例中，eeglab开发者给出了该数据集的channellocation文件，需要选择左下方的Readlocations。在弹出的对话框中，选择对应的位置文件。得到如下结果：通过上面的页面可以查看各个channel的坐标，通过“Plot2-D”可以查看定位后结果（当然Plot3-D(xyz)可以绘制三维的。就BP而言，我们没有现成的channellocation文件，那我们需要选择“Lookuplocs”，EEGLAB可以帮助我们自动识别channel位置。在弹出的窗口，点击OK就好了。为了比较一下自动识别后的channellocation是否正确，可以选择“Plot2-D”，并与BP自带的电极位置文件进行比较。我试过，貌似是可以的。还有一种方法（听人说的，没试过）：我们依据BP自带的channel坐标的文件，在一个txt文档中写上各个channel的坐标，并将文件的拓展名改为locs。第三章绘制channel频谱图最好在进行数据下面的数据处理前，查看各个channel数据的波形，并reject那些不好的数据段。在本部分，我们将查看数据集的频谱图。这一部分可以为我们的后续操作提供参考依据，并不是必须的步骤。ExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStep:Step:Step:Step:PlotPlotPlotPlotChannelChannelChannelChannelSpectraSpectraSpectraSpectraandandandandMapsMapsMapsMaps需要选择PlotChannelspectraandmaps，将弹出如下窗口保持默认就好了，点击OK得到如下结果，其中的各个曲线表示各个的channel，32条；在上方绘制了61022Hz的头皮功率分布。注意：我们在上述界面默认选择了15%的数据进行分析，因此我们每次得到的结果将有所不同。当取值为100时，当然是无误的结果。当然，对于已经epoch的数据，我们同样也可以进行如上操作。第四章预处理工具1.改变取样率ToolsChangesamplingrate并不是必须的，但是降低取样率可以节省空间（本例没有改变）2.滤波为了消除线性趋势，我们一般需要高通滤波KEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP6:6:6:6:RemoveRemoveRemoveRemovelinearlinearlinearlineartrendstrendstrendstrends我们需要通过如下选项：ToolsFilterthedata。Filterthedata有两个子菜单BasicFIRfilter和shortIIRfilter。它们是两种不同的滤波方法。前者界面如下：后者界面如下：我们可以在一个还没有epoch的连续数据进行滤波，也可以在epoch后的数据进行滤波。对连续的数据进行滤波可以排除epochboundaries的滤波伪迹。在本例中，我们选择ToolsFilterthedataBasicFIRfilter，Loweredge选择1（Hz）。弹出如下结果在本例中，我们选择Overwriteitinmemory（当然不是必须），这样的话得到结果将覆盖住原始数据集。如果不选择的话，将生成一个新的数据集。如果我们希望进行带通滤波，需要分别进行高通和低通，在FIR滤波器中直接带通滤波可能产生一些问题（究其原因，开发者没说……）但是IIR滤波器貌似没有这些问题。3.重新设置参考电极在这个数据集的记录过程中，研究者使用的是将乳突参考。为了重新设置参考电极，我们需要选择ToolsRe-reference。如下页面将弹出在这里，我们不更改参考电极。第五章ExtractingDataepochsKEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP7:7:7:7:ExtractExtractExtractExtractdatadatadatadataepochsepochsepochsepochs需要选择ToolsExtractepoch，弹出如下窗口点击“…”弹出如下窗口在这里我们选择的事件类型是“square”，在本实验中表示的将“square”出现时刻作为每个epoch的时间零点。在这里，我们不需要把每个epoch的limit进行更改。这里每个epoch时间长度为3s。通常我们将每个epoch设置的时间长些，因为这样可以在低于10Hz的频段范围内进行时频分解。KEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP8:8:8:8:RemoveRemoveRemoveRemovebaselinebaselinebaselinebaselinevaluesvaluesvaluesvalues完成上述操作后，会自动弹出如下窗口在这里基线为[-10000]，点击OK。第六章数据叠加平均1.PlottingtheERPdataonasingleaxiswithscalpmapsExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStep:Step:Step:Step:PlottingPlottingPlottingPlottingall-channelall-channelall-channelall-channelERPsERPsERPsERPs在这一步，我们将绘制所有epochs的叠加平均（ERP）和某一特定潜伏期的ERPscalpmaps。我们需要选择PlotChannelERPWithscalpmaps弹出如下窗口保持默认值就好，点击Ok在上图结果中，每条曲线对应于各个channel，上方的地形图是430ms时刻的平均电压地形图分布（当我们使用默认值的时候，eeglab将默认绘制ERP方差最大时刻的地形图，在本例是430ms）。2.PlottingERPtracesinatopographicarrayExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStep:Step:Step:Step:PlottingPlottingPlottingPlottingERPsERPsERPsERPsininininaaaaTopographicTopographicTopographicTopographicMapMapMapMap在这里我们希望按照各个channel的头皮分布分别绘制各个channel的ERP。需要选择PlotChannelERPsInscalp/rect.array弹出如下窗口点击Ok，弹出如下窗口当我们双击其中的任何一个channel的时候，会弹出相应的channelERP。3.Plottingaseriesof2-DERPscalpmaps在这里，我们将绘制一系列的2-Dscalpmaps，其中每个图表明的是一个特定的潜伏期的电压分布。ExploratoryExploratoryExploratoryExploratoryStep:Step:Step:Step:PlottingPlottingPlottingPlottingaaaaseriesseriesseriesseriesofofofof2-D2-D2-D2-DERPERPERPERPScalpScalpScalpScalpMapsMapsMapsMaps选择PlotERPmapseriesI