EEG操作手册Ⅱ.pdf

第一章 概述 略 第二章 创建 STUDY 这里用的数据来自一个听觉 N400 实验 被试的任务是区分他们先后听到的两个词构成的词 对是同义的 synonymous 还是非同义的 non synonymous 进行 ICA 分析后 每个被 试的数据进一步被分为两个数据集 所以这两个数据集的独立成分是相同的 分别是同义 条件下的和非同义条件下的 因为被试的总数是 5 个 所以总共有 10 个数据集 一 数据的组织 在数据的组织方面 最好将每个被试的数据 set 各放在一个文件夹里 这样的话 eeglab 就可以把运算得到的指标数据存在这个文件夹里 同样 我们最好修改 EEGLAB 中 memory options 我们需要选择 File Memory and other options 此项最好 set 二 创建一个 STUDY structure 和 studyset ExploratoryExploratoryExploratoryExploratory Step Step Step Step CreatingCreatingCreatingCreating a a a aStudysetStudysetStudysetStudyset 我们需要选择File Createstudy Browsefordatasets Study set name 为 N400STUDY Study set task name 为 Auditory task Synonyms Vs Non synonyms N400 study set note 我不写了 当然最好在自己的研究中写上 并通过 browse 载入各个数据集 注意 我们需要选择是否 Update dataset info 选择是否 overwrite 硬盘上的数据集 点击 OK 三 载入一个存在的 studyset KEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP1 1 1 1 LoadingLoadingLoadingLoading StudysetsStudysetsStudysetsStudysets 我们可以使用我们刚才创建的 studyset 也可以载入一个存在于硬盘上的 studyset 后者时 我们需要选择 File Load existing study 当 eeglab 中存在一个 studyset 时 它的 GUI 如下 为了查看各个 dataset 我们需要选择 Study Edit study info 弹出如下界面 KEYKEYKEYKEYSTEPSTEPSTEPSTEP2 2 2 2 Pre selectingPre selectingPre selectingPre selecting componentscomponentscomponentscomponents forforforfor clusteringclusteringclusteringclustering 因为我们将对各个独立成分进行分析 所以我们希望他们的等价偶极子的 r v 小于某一个特 定的阈限值 我们需要选择 弹出如下界面 可见默认值是 15 点击 OK 就好了 可以看出一些不合乎要求的独立成分被剔除了 第三章Working with STUDYdesigns 进行这个 STUDY design 的目的 是为统计分析做准备 我们需要选择 Study Select Edit study design s 可以看到 EEGLAB 生成了一个默认的 design 当然我们可以通过 add design 来增加我 们自己的设计 现在首先看看这个默认的 design 我们可以通过上述对话框 来选择哪些被试用于统计 分析 指定最多两个自变量 选择自变量的某些值或者将某些值进行合并 combine selected values 决定是 Paired statistics 还是 Unpaired statics 当然也可以通过 Use only specific datasets trials 实现更复杂的选择 第四章STUDYData Visualization Tools 在本章 我们使用的实验数据来自一个动物识别实验 在实验中 当呈现的图片包含一 个动物时 被试按键反应 否则 不按键 载入此 STUDY 一 Precompute channel measures 选择 STUDY precompute channel measures 通过 List of measures to precompute 可以计算我们需要的指标 注意 在本数据集中 所有的指标已计算 直接点击 OK 二 Plot channel measures 选择 STUDY Plot channel measures 在这里 我们可以绘制 ERPs spectra ERSPs ITCs 等指标 下面 我将以 ERP 为例说明 其他指标相似 假设我们想绘制所有被试 FP1 总平均 ERP 我们需要选择 All FP1 和左侧的 Plot ERPs 假设我们想绘制一个被试的 FP1 电极 ERP 需要在右侧选择相应的被试 FP1 并选择 Plot ERP s 而如果我们选择 All subjects 则会弹出如下结果 在该图中 将所有被试的 FP1 电极 ERP 绘制在一个图中 第五章成分聚类工具 首先 我们要计算相关的指标 选择 STUDY precompute compute measures 计算需要的指标 不再累述 KEY STEP 3 Computing component measures 我们需要选择 STUDY PCA clustering original build preclustering array 在本窗口 选择我们希望用于聚类的指标 点击 Ok KEY STEP 4 Computing and visualizing clusters 选择 STUDY PCA clustering original cluster component 目前有 3 种可供选择的算法 选择默认的 Kmeans 就好了 至于 Number of clusters to compute 我们可以参照如下方法确定 假设总共有 10 名被试 每个被试大约有 20 个独立成分 那么聚类数目为 20 这样每个类大约有 10 个独立成分 理想的话 每个类各个被试会有一个独立成分 就本例而言 我们选择 10 选择 Separate outliers 点击 Ok 为了查看聚类后的结果 需要选择 STUDY Edit Plot clusters 本界面的操作与上面 channel 相似 不再累述 第六章Study Statistics and Visualization Options Channel 数据的统计分析 还是调出如下窗口 下面 我将说明 ERP 数据的统计分析 其他的指标类似 选择 Plot ERPs 和 Plot ERP s 中间 的 Params 按钮 选择 Plot first variable on the same panel Statistical method to use 有三个选项 Parametric Permutation bootstrap 可供选择 我们选择 Permutation Statistical threshold 选择 0 01 选 择 Compute first variable statistics 点击 OK 如果我们希望绘制 200ms 出的 ERP scalp map 需要如下设置参数 在 View and edit current channels 窗口 选择 Sel all 点击 Plot ERPs 。