ERPLAB若视频号中的视频无法正常观看，也可以通过一下链接或二维码进行观看：链接：https://www.bilibili.com/video/BV18M4y1M74B/参考文献[1]

协议，本教程略有删改。本教程主要分为预处理（Preprocessing）、事件相关EDA分析(Event-related

先前的一篇文章《心理学实验常用编程软件和学习资源汇总》向大家介绍了心理学中各种常用的编程软件和学习资源。相比于Psychopy、PTB等，Opensesame可能是大家不太熟悉和了解的一款基于Python的开源编程软件。为了便于大家进行入门以及开展高阶学习，小编基于OSF开放科学平台，整理了一些目前使用Opensesame软件进行实验程序编制的实例。鉴于个人精力和能力有限，难免有遗漏之处，欢迎大家批评指正，或在留言区进行补充。注：本文中所分享的实例资源的版权均归原作者所有。若有侵权，可联系小编进行处理。1.工作记忆任务1.1

中国社会科学报轻松获取并添加文章发表期刊的封面、目录和封底EEG实验中Matlab并口数据位发送和接收的实现方法攻克心理学研究中文献查阅的七大难关心理学实验常用编程软件和学习资源汇总基于SHINE

随着tDCS等神经调控技术在心理学、认知神经科学等领域的使用和推广，越来越多的研究者开始关注这一技术，但目前国内对这一领域缺乏相关的技术操作规范指南，对新手或初学者缺乏直接的入门教材（OS:也期待该领域的国内研究者能相约一起编写一部相关的教材或指导手册，期待能有幸参与！！！）。为了便于的开展系列相关研究，小编对国外的一些书籍资源进行了检索和整理，在此进行分享，以期能为研究者能更快速、更详尽地了解并在研究中使用tDCS等神经调控技术。鉴于个人能力有限，资源整理难免有缺漏之处，期待和欢迎更多的人进行补充！注：本推文中所涉及的所有书籍电子版仅供科研、学术交流使用，版权归原作者或出版社所有，不得用于任何商业用途。若有侵权，请后台联系小编处理。1.

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太长不看版：在进行研究设计时，已有的实验研究设计时主要关注样本量对统计功效的影响。但后续的研究发现，试次数量也会影响统计功效，除此之外，被试内方差和被试间方差也应成为未来研究中的重要考量因素。因此，对统计功效进行先验分析时，样本量、试次数量、被试内方差、被试间方差等因素都应该作为重点考虑的因素。鉴于个人能力有限，翻译中难免有不足之处，强烈建议直接阅读原文：Baker,

使用高精度的设备和标准规范的流程采集脑电数据。数据采集设备的精度以及数据采集流程的规范会影响脑电数据的质量。因此，研究者在进行数据收集时要使用专业、高精度的设备和标准、规范化的数据收集流程。

在进行科研成果提交时，一般要提交封面、目录、正文和封底，以往都是用纸质档进行扫描。但有时候可能会有不方便的时候，因此如何在不用纸质档进行扫面的情况下，制作含有上述内容的电子版，曾困扰了我很久。一次偶然的机会发现可以通过以下步骤进行制作，亲测有效后，分享给大家，希望能有所帮助。（视频时长约9分钟，建议在WIFI条件下观看，流量大户请随意）1.准备工作1.1

数据：https://depositonce.tu-berlin.de//handle/11303/6271.2论文：https://doi.org/10.1038/sdata.2018.3EEG

)成分分析方法，现在推出其姊妹篇，如何通过代码进行完整的数据分析。注：代码根据实际需要进行了适当删减和优化。下面将对代码进行一一注解，以便读者理解，如有疑问，欢迎各位通过留言区一起交流。01

辞旧迎新，公众号也开启了新春的序幕。感恩2020年的相遇>>详情，更期待2021的相知与相守。公众号初期是为了记录自己在EEG/ERP学习的过程与点滴，也陆续推出了系列相关推文，如：SME：ERP数据质量检测的新指标采集最佳质量EEG数据的操作流程EEG神经振荡分析：已公开数据及代码共享ERP分析中如何自动删除休息阶段的脑电数据在EEG研究中，如何降低COVID-19的传播风险EEG/ERP研究中如何获得稳定可信的结果或效应EEG数据分析时如何对分段数据进行伪迹检测与排除基于Matlab、EEGLab和ERPlab的偏侧化差异波(N2pc/Pd/CDA

在进行视知觉研究时，个体对图片或视频刺激的高级加工过程，可能会受到低级刺激属性（如：亮度、对比度、空间频率等）的影响。因此，在使用图片或视频等作为视知觉研究的刺激材料时，需要对其进行标准化处理，以保证不同刺激材料之间亮度等低级的刺激属性基本一致。

做公众号的初心，其实只是为了做笔记。转眼三年过去，公众号的推文也慢慢地帮助到了一些同伴。导师之前和我说过：你现在遇到的问题，别人也许很久之前就遇到过，你去找找，终究会找到别人是如何解决的。有些问题找到了别人的解决办法，而有的问题你只能成为别人。或许这也是我做公众号更新的另一个原因。20年，更新了一些内容，也收获了一些关注，也要感谢同仁的帮助。希望21年我们还能继续相遇相知相守。==流浪心球

01Psychopy主页：https://www.psychopy.org/学习资源推荐视频资源：王治国老师链接：http://i.youku.com/eyelab公众号：眼动之家何吉波老师链接：http://i.youku.com/hejiboPsychopy_Origin链接：https://space.bilibili.com/357829140CMpsy链接：https://space.bilibili.com/43227283图文资源：Psychopy链接：https://www.jianshu.com/nb/5264823公众号资源：推文示例（点击蓝色字体即可跳转访问，下同）：【干货】PsychoPy简介【干货】如何使用PsychoPy的线上实验模式书籍资源：实验编程

你去把这个领域的文献找来自己先好好看看？我要是知道怎么查阅文献，我也不会如此忧伤了。我该怎么办？以上可能是我们进入研究生学习时最常见的对话之一。文献查阅，是研究生学习生涯中非常重要的基石。某研究机构关于《一项科研工作所耗时间分布》的调查结果表明，科研工作者近一半（50.9%）的时间都被用于查阅文献。为什么要在文献查阅上花费如此多的时间？因为，文献查阅是一位科研工作者学术成长的重要基础，只有不断的精准获取文献，才能有持续性的成果产出，从而实现科研梦想。而文献查阅主要包括检索、追踪、筛选、下载、管理、阅读、引用7个部分。因此，如何有效地利用现有的工具，提升每个部分的效率，能帮助我们高效的完成文献查阅，从而节省相对多的时间投入到其他科研工作中。[视频总时长：72分钟，建议在WIFI条件下查看，土豪请随意！]注：在本次推文中会整合关于文献查阅方面的已有资源和推文，文中均以“蓝色字体”标注，读者点击蓝色字体后可直接跳转和查阅对应内容。01文献检索我们主要介绍文献检索的常用图书馆平台、数据库、搜索引擎、浏览器插件、图片检索平台、期刊主页、学者或实验室主页、学者开放交流平台、数据开放与共享平台、预印本平台、电子书平台以及移动端等。接下来我们将依次介绍：01图书馆平台我常用的图书馆平台主要有以下2个：1.中国国家图书馆http://www.nlc.cn/关于该馆的介绍和数字资源的使用可直接查阅官网，在这里我就不过多的进行赘述。2.高校图书馆高校图书馆简直就是高校在校生（部分高校也对校友开放）的隐性福利机构。高校图书馆不仅仅提供纸质资源，还为学生提供电子在线资源，尤其是各大论文数据库或出版集团在校园网访问状态下的免费访问和下载权限。绝对是在校期间最值得时刻关注和光顾的地方。如：贵州师范大学图书馆（https://lib.gznu.edu.cn/）02常用数据馆1.国内数据库常用的国内数据库主要有中国知网、万方数据、维普等。1.1

为了保证EEG研究中采集到的脑电数据的质量。因此在整个实验任务进行中，研究者往往会设置休息阶段，休息阶段的时长设置一般有以下几种形式：被试自主决定强制休息一定时长和被试自主决定研究者决定处于休息阶段的被试，可能会有一些轻微的肢体运动等，进而产生更大的脑电伪迹。从而干扰或影响对后续ERP数据分析中正常任务进行时脑电伪迹的识别判断和拒绝。因此，在进行ERP数据分析前有必要删除休息阶段的脑电数据。以往的研究者主要依靠手动的方法去删除相应的数据，这种方法往往需要花费大量的时间和精力，有时候一不留神还可能发生遗漏、错删等现象。我作为一个比较“懒”的人，一直试图摆脱这个痛苦的过程，从知道每次ERP数据分析开始前需要手动删除休息阶段数据开始，我就在寻找一个便捷的方式去计算机去帮我实现这个痛苦的过程，众里寻他千百度，蓦然回首它在别人的代码中。废话到此结束，切入正题，完整代码如下（此代码仅适用于Matlab）：%

之前由于某些新需求的出现，我开始走上了EEG数据中进行神经振荡分析的这条不归路，对未知的恐惧让我有点的不知所措。于是乎，就走上了传统的套路，阅读完相关文献后，我就开始通过邮件联系作者，看能否获取到他（她）们已发表文献中使用到的数据分析代码。因为我们常说模仿是学习的第一步，看看别人怎么做或许能让我们少走一些弯路。特别幸运的是，我收到了回信，那一刻我有种自己快要起飞的感觉。借此机会，我要特别感谢曾对我给予帮助的每一位研究者，谢谢。除了邮件联系作者，我也通过部分研究者/实验室/课题组

Sites在后续推文中我们将依次展开更多内容的视频解读，敬请期待。PS：关注公众号“流浪心球”，后台回复关键词“ERP”，即可获得上述视频中的PPT文件及参考资料的pdf版本啦！作者：Steve

Basics）第2章用6个视频介绍了ERP的基础知识，包括EEG和创建平均ERP。它还包括一个已发表的N170研究的示例[1]，以便学生可以看到ERP如何用于解决实际研究问题。Chapter

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Luck及团队建立了专门的线上教学平台，访问链接为：https://courses.erpinfo.org/courses/Intro-to-ERPs

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(SME)虽然SE在一定程度上满足了数据质量检测的需要，但其自身的局限性在检测ERP数据质量时并不全部适用，因此SME应运而生（如下图所示，关于SME的更多详情可查阅扩展阅读资料[3-6]）第三部分

70％）的酒精擦拭剂代替酒精消杀。五、参与者舒适度所有食品或其他物品都应进行独立的包装。可以考虑停止饮料和零食的供应。同时，在食用前应使用洗手液对手部进行消毒。第二部分

ms），则SME估计起来很简单。如果您想量化峰值幅度或峰值潜伏期，您仍然可以使用SME，但是它需要一种称为Bootstrapping的稍微复杂一些的估算技术

(图源自：https://bachlab.github.io/PsPM/)第一部分：软件介绍PsPM是一款可用于SCR(皮肤电)、ECG、EMG等心理生理信号模型分析的软件。如：在PsPM中能够实现SCR的GLM（General

al.(2020)的数据分析代码。鉴于篇幅有限，对推文中涉及的数据分析代码未一一进行注解，如果想了解代码的更多信息，可以通过以下链接（或点击文末阅读原文)：https://osf.io/g5ahn/

LuckHansen原理：好数据是无可替代的在EEG记录阶段采集到干净的数据十分重要。本文详细阐述了人脑EEG记录过程中有助于提高数据采集质量的材料、设备和技术等。流程中所介绍的内容是基于Luck&

]。但鉴于目前脑电数据分析软件的发展更新，我们将基于如今较为受欢迎的脑电数据分析软件Matlab、EEGLab和ERPlab讲解偏侧化差异波(N2pc/Pd/CDA

引言由于ERP数据的单位是毫秒、微伏，其结果的差异也是在毫伏或者是毫秒这样的量级上，因此要达到0.05水平上的显著比较难。从另一方面来说，由于ERP数据的随机变异太多了，只要进行足够次数的分析，就有很大的机会在一些时间点和电极点上发现统计上显著的效应。这些效应可能是没有意义的，是不可重复或者不可预期的。对研究者、审稿人、甚至是对读者来说，很难区分一个显著效应是真实的还是无意义的。基于这些问题，Simmons,

windows\system32\目录（即，该模块必须位于Windows系统PATH中）4将config_io.m，inp.m和outp.m等文件复制或移动到实验程序所在文件夹。测试代码%

这是一个常规活动，中文版荐读书目可以查阅“我爱脑科学网”微信公众号的一篇推文“【荐书】EEG/ERP书籍”，这篇在已有的内容基础上新增部分英文相关书籍。PS：鉴于小编精力和能力有限，内容难免有所偏颇，欢迎各位大神留言补充相关内容，以飨读者。文末有彩蛋01《The

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由于通过主观选择数据分析时间窗来计算平均波幅可能存在较大的偏差，因此我们选择成分的区域面积来度量成分(Sawaki,

Double'-------------------------------------------------------------------------------Sub

）所共享的一个示例程序，该程序主要是被试在注视注视点一段时间后自动跳转到下一屏。通过此次分享以其能为小伙伴们解决一定的编程疑惑。（图1：程序示意图）第一步：通过E-prime中的“View”

中的描述电极点在每种条件下存在根据目标呈现的不同位置，电极点存在左视野和右视野两种情况，即我们在建立bin的时候要考虑到同种条件下目标呈现的不同位置（见下图）图片来源：Luria,

编者按：该文来源于1959年第4期《心理学报》，后收录于《曹日昌心理学文选》第367页-377页。心理学，顾名思义，是研究意识的规律的科学。意识的含义很广，正如不是所有关于物质的问题都是物理学研究的对象，也不是所有关于意识的问题心理学都进行研究。心理学所研究的，大致是关于意识的下列三方面的问题：1.