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精华帖 | ERP滤波的操作(水滴原创,版权所有)

2017-01-16 王一峰 我爱脑科学网

导读:

ERP滤波是ERP数据分析中非常重要的一步,采用什么样的滤波标准,如何滤波将直接影响结果的准确性和可信性。


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52Brain独家发布

王一峰

西南大学


ERP滤波的一个重要参考是前人的研究,在该类研究中,以前大家选择的滤波标准可以作为我们滤波的参照。但由于实验操作的不同,采用前人的滤波标准可能并不准确,这时最好根据当前数据的真实情况来确定滤波标准。在此,我们介绍一种实时滤波的方法。

首先打开经过参考校正后的原始EEG,选择一段,右键或在菜单中查看FFT信息。


打开界面后,您可能看到下面两张图所示的频率分布。可见第一张图是讲过在线50Hz滤波的,第二张图是没有经过在线50Hz滤波的。50Hz是我们国家交流电的频率。关于这一问题的讨论请参见心心水滴以前的讨论帖,或者北师大的ERP课件。避免产生50周干扰的一种好方法是使用电池给放大器供电,直流电就不会产生这个问题了哈哈。

下面的图可以告诉您,完成当前任务中大脑的主要能量分布在哪些频段。此时,您可以参考维基百科关于EEG的介绍,或者阅读关于各频段与认知任务相关性的综述,以确定合适的滤波标准。

至于选择何种滤波方法,Luck的书中已经讲的很详细了,在此不再赘述。



关于各个参数滤波的效果,以下几个示意图会给您直观的印象。其中,纵坐标表示的是能量信息,1表示该频率的波没有被滤除,0表示该频率的波完全被滤除。

40Hz滤波,slope=12


slope=24


slope=48


陷波滤波50Hz


陷波滤波对40Hz滤波(slope=24)的影响


1Hz滤波,slope=12


slope=24


slope=48


 

推荐参考文献:

1EEG oscillations and wavelet analysis

2Event Related Dynamics of Brain Oscillations

3Event-related oscillations are ‘real brain responses’ -waveletanalysis and new strategies



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