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腦機介面中的腦電信號分析方法

  • 作者：趙秀影|責編:陳東曉
  • 出版社：航空工業
  • ISBN：9787516534342
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：267
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面深入地介紹了腦機介面技術中腦電信號分析的理論和應用方法。全書分為三部分：第一部分介紹了腦電信號分析的基礎知識，包括EEG數據的採集、預處理和分析方法，及其發展和應用；第二部分介紹了腦電信號的時頻分析和特徵提取方法，以及實現這些方法的MATLAB工具箱；第三部分介紹了腦電信號特徵分類，以及機器學習和深度學習在腦機介面領域中的應用。
    本書可供腦機介面和腦電信號分析領域的研究人員、工程師和相關專業學生參閱，通過掌握腦機介面中腦電信號分析的核心技術和方法，為腦機介面研究提供有力支持。
作者介紹
趙秀影|責編:陳東曉
目錄
第1章  腦電概述
  1.1  EEG的節律分佈
  1.2  EEG採集系統
  1.3  腦電處理常用軟體
第2章  腦電信號的預處理
  2.1  安裝EEGLAB
  2.2  預處理
    2.2.1  載入數據
    2.2.2  電極定位
    2.2.3  剔除無用電極
    2.2.4  基線校正
    2.2.5  重參考
    2.2.6  濾波
    2.2.7  改變採樣率
    2.2.8  合併多個腦電數據
    2.2.9  分段獨立分量分析
    2.2.12  剔除眼動等成分
  2.3  總結
第3章  事件相關電位分析
  3.1  ERP實驗
    3.1.1  ERP的提取原理
    3.1.2  ERP研究的經典範式
    3.1.3  常見ERP成分
    3.1.4  實驗設計需要注意的問題
    3.1.5  實驗記錄
  3.2  ERP 預處理
    3.2.1  ERP分析需要注意的問題
    3.2.2  E-Prime
    3.2.3  Marker標記
    3.2.4  ERP數據預處理
    3.2.5  ERP數據顯示
    3.2.6  ICA組件頻段貢獻
  3.3  總結
第4章  時頻分析
  4.1  基於 EEGLAB的腦電時頻分析
    4.1.1  時頻變換
    4.1.2  組件時間/頻率變換
    4.1.3  等價偶極子定位
    4.1.4  電極位置文件
  4.2  ERPLAB 時域分析
    4.2.1  添加軟體包
    4.2.2  調整內存
    4.2.3  設置ERPLAB字體
    4.2.4  測試數據
    4.2.5  ERPLAB預處理
    4.2.6  ERP指標
    4.2.7  SPSS統計
    4.2.8  靜息態腦電的功率譜分析
    4.2.9  任務態腦電的時頻分析
    4.2.10  靜息態 EEG信號功率的統計分析

  4.3  總結
第5章  功能連接分析
  5.1  靜息態腦電功能連接分析
    5.1.1  功能連接分析的基本原理
    5.1.2  腦電功能連接的常用指標
  5.2  相干
  5.3  基於相位同步指標
    5.3.1  相位同步
    5.3.2  靜息態EEG數據進行PLV/PLI計算的流程
  5.4  基於格蘭傑因果指標
  5.5  基於資訊理論的指標
  5.6  基於廣義同步的指標
  5.7  總結
第6章  溯源定位
  6.1  sLORETA溯源
    6.1.1  sLORETA溯源實操
    6.1.2  統計檢驗
    6.1.3  結果查看
    6.1.4  基於sLORETA的源分析總結
  6.2  Brainstorm 溯源
    6.2.1  Brainstorm軟體簡介
    6.2.2  溯源功能
    6.2.3  微狀態概念
    6.2.4  腦電微狀態的識別
    6.2.5  微狀態應用
    6.2.6  Brainstorm實操
  6.3  FieldTrip 溯源
    6.3.1  FieldTrip 溯源流程
    6.3.2  FieldTrip軟體下載
    6.3.3  FieldTrip軟體安裝
    6.3.4  FieldTrip溯源程序
  6.4  總結
第7章  腦電數據批處理
  7.1  EEGLAB對腦電數據預處理的批處理
    7.1.1  示常式序
    7.1.2  舉常式序
  7.2  Brainstorm對腦電數據溯源的批處理
  7,2.1  示常式序
    7.2.2  舉常式序
  7.3  總結
第8章  Python腦電處理
  8.1  讀取數據
  8.2  濾波
  8.3  去偽跡
  8.4  重參考
  8.5  數據分段
  8.6  疊加平均
  8.7  時頻分析
  8.8  提取數據
  8.9  程序Demo

  8.10  總結
第9章  腦電的機器學習
  9.1  機器學習
    9.1.1  一般流程實現演算法
    9.1.3  模型評估
    9.1.4  SVM
    9.1.5  Anaconda
    9.1.6  機器學習對腦電數據的處理流程
  9.2  SVC舉例
    9.2.1  SVC程序示例
    9.2.2  SVC程序舉例
  9.3  總結
結束語
參考文獻

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