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在当代的心理学研究中脑实验程序的编制已成为大多数的研究不可或缺的步骤。尽管在业界同仁的努力下开发出了基于MATLAB（或免费的Octave）的Psychtoolbox这样免费且功能强大的实验编程平台。但该平台的使用需要用户有较为丰富的编程经验，因而给使用者带来了巨大的使用成本。很多心理学研究工作者由于缺乏编程基础，往往会在编写实验程序中或者在学习编写实验程序上浪费大量宝贵的时间或者转而选择一些价格昂贵且功能单一的商业软件。为了解决这一困扰很多心理学科研工作者的问题和促进实验编程的标准和简易化，苏州大学张阳教授率领团体，开发了一套基于Psychtoolbox的图形界面编程系统。这套系统使得用户无需任何编程经验，仅需要简单的拖拽就可以在短时间内编制出功能强大、经过优化的标准化实验程序。在可用性方面，与当前业界流行软件（如：E-Prime等）相比，PTB

因为最近要用到语料库材料库之类的,所以就找了一下,然后发现没有很新的语料库相关的资料整理,就自己做了一份,参考了很多人的整理结果,但是没有记录过程,就不一一引用了,感谢各位前辈.这些基本上只有几个能够保证是正常使用和下载的,其他在线的比较多,然后没有网页的或者下载不了的也不是不能用,可能只是不公开了,如果能联系到对方院校或者相关的人,应该也是可以正常使用的,所以只是一个索引名单.另外有一个语料库相关的论坛,如果这里面都没有,可以参考一下这个论坛(https://www.corpus4u.org/)来源名称网页验证中国传媒大学中传媒体语言语料库（MLC）http://ling.cuc.edu.cn/RawPub/在线在线分词标注系统ling.cuc.edu.cn/cucseg/在线新词语研究资源库http://ling.cuc.edu.cn/newword/web/index.asp找不到网页音视频语料检索系统http://ling.cuc.edu.cn/mmcpub找不到网页国家语委现代汉语语料库词频表http://corpus.zhonghuayuwen.org/都可用,可下载现代汉语语料库分词类词频表现代汉语语料库字频表古代汉语语料库字频表汉语拼音标注工具分词和词性标注工具字词频率统计工具现代汉语常用字表现代汉语通用字表通用规范汉字表北京大学计算语言学研究所《人民日报》标注语料库http://www.icl.pku.edu.cn/icl_res/找不到网页北大ccl语料库http://ccl.pku.edu.cn:8080/ccl_corpus/index.jsp?dir=xiandai只有内网能进北京大学语料库句子对齐的双语语料库-规范与样例http://klcl.pku.edu.cn/zygx/zyxz/index.htm有样例句子对齐的双语语料库-规范与样例中英文概念词典简介与样例现代汉语切分、标注、注音语料库-1998年1月份样例与规范现代汉语文本注音软件等（暂无）汉语词语切分与标注软件说明GKB规范与1万词样例北京语言大学汉语国际教育技术研发中心：HSK动态作文语料库http://202.112.195.192:8060/hsk/login.asp找不到网页语言研究所：北京口语语料查询系统（B

52brain脑科学公众号自开通以来，秉着为海内外脑科学及相关领域的专业人员提供一个分享资讯、资源、知识、开展深入交流的新媒体平台，本次分享的主题来自前面推送EEGLAB分析手册时，有小伙伴留言，能不能推荐相关书籍。这是一个很不错的主意，小编本期就推荐几本初入门ERP信号的书籍，也欢迎各路大神的补充留言，希望为你的学习添砖加瓦，离你的目标更进一步！

这是来自《心心水滴论坛》的一篇脑科学主题系列帖，整理笔记作者昵称：w935733670，非常值得学习的笔者。油管上一位名为Jeremy

muscle）会产生一个负电位,导致此时F7相对于Fp1是负的（Fp1相对于F7是正的），因此Fp1-F7的波峰向下；F7相对于T7是负的（T7相对于F7是正的），因此F7-T7的波峰向上。

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montages)：比如Fp2与F8相减得到一个波（这是一个channel），F8与T8相减得到一个波，T8与P8相减得到一个波，Fp2-F8-T8-P8得到的所有波是一条chain依此类推：

认知神经科学研究很昂贵。因此，已发表的研究倾向于测试具有高度多维数据集的小样本中的新假设。虽然可以理解，但这种方法具有产生假阳性的高潜力，并且新颖的，令人兴奋的发现的可复制性在很大程度上未经测试。

对于这部分内容其实很多知识点在本公众号之前的推文中已经有很明细的涉及了，但是在上周还是有人问小编一些关于EEG信号从采集到最后分析的问题，小编就从EEG信号的5个关键方面来简要说明一下。一、数据采集中的预准备在数据采集开始前，预准备测试是必不可少的。在我们采集EEG信号时，我们不希望失去任何一个受试者的实验数据，所以在开始实验前，一定要确保实验能运行正常。我们可以从以下几个问题着手：1.实验设计的呈现刺激顺序是否按照所依据的实验材料正常运行？2.在开始实验前，确保实验设备运行正常（键盘、鼠标、放大器等）3.实验设计的指导语能否让受试者理解？4.EEG信号的采集软件是否收到marker信号？二、数据采集中的质量控制没有可替代的干净数据，这是毋庸置疑的。在数据采集时，想要完全采集到受试者的头皮表面的EEG信号，这是很困难的。即使现在的EEG算法有很多很高级的，但依然无法真实的还原EEG信号，所以尽可能的正确的采集数据才是最重要的。以下几个问题是你需要注意的。1.阻抗的设置？降阻抗过程，这是做EEG实验最麻烦但是确是最能影响数据的一步。常见的将阻抗范围在10K欧姆以下，更精确的实验会要求阻抗在5K欧姆以下，当然这是依照不同的实验决定的。像还有一些BCI的实验可能只需要20k欧姆以下就可以了的。***温馨小提示：降阻抗过程，除了实验前洗头外，在打导电膏前可以先使用磨砂膏去头皮。当然好的导电膏也是快速降阻抗的关键。2.实验室环境的温度、灯光以及噪声等外界干扰是否得到控制？在此特别说明一下，为什么实验室的温度、灯光以及噪声会影响EEG信号，尽管这些是很微不足道的小问题，但这确实会影响到数据的质量，比如：不合适的灯光会造成受试者的眼睛在测试实验时眯着眼做实验；外界噪声的干扰会影响受试者做实验的情绪。三、干扰伪迹的剔除数据采集时，伪迹是一定会存在的。伪迹无时无刻伴随着EEG信号的采集，伪迹的来源有多种多样，这里可以参考之前的推文《EEG信号伪迹来源及可能原因分析》以及《脑电分析之伪迹去除（以analyzer和curry为例）》四、处理数据的步骤所有信号处理技术在一定程度上改变了数据。在EEG信号数据分析中会涉及到很多处理步骤，直到现在也没用一个标准化的处理步骤。在很早之前小编也推送过处理数据的步骤，可参看《脑电分析之线性与非线性变换》，当然，这些步骤只是你处理数据的参考价值，当你对使用何种处理方法犹豫不决时，尽可能的查阅相关研究的文献，这才是你的依据所在。五、寻找正确的统计数据合理的统计方法将有助你的数据结果。在设计和分析实验数据时，始终建议你有一个预期的理论来分析你的数据，前人的实验文献材料以及报告结果将更有助你的实验结果分析。当然，如果你打算调查事件相关电位（ERPs），你可能需要仔细研究某些电极位置的ERP波形中峰值的潜伏期和幅度。相比之下，如果您对基于频率的测量（如θ，α，β波段的功率谱）感兴趣，你可以专注于检测感兴趣波段内的峰值频率。（FFT，CW等）。在统计学方面，更常见到的是t检验和ANOVA检验。在文章的最后，多说一点。数据方法千万条，正确采集第一条，采集信号不规范，事后处理泪两行。本文部分内容参考网络，文章仅供学习使用，不用于商业行为，若有侵权及疑问，请后台留言！赞赏小编52brain,Connect

随着质子放松，能量被释放，可以通过MRI机器中的传感器检测到。通过一些计算，计算机可以根据释放的能量确定组织的样子，并向我们展示组织的图像。当然，MRI只向我们展示了大脑的静态图像

文献那么多，怎么才能迅速找到想要的文献?文献更新那么快，可是没那么多时间天天搜关键词！老板几个月前就又发了一篇文章，可是居然现在才知道？搜到了太多相关的文献，到底应该先看哪些呢？

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最近，在培训近红外时，有些学校要分享一些PPT，这是我很愿意分享的。对于近红外的实验设计在前面的推送中也作出了一些讲解，可参考：《近红外脑功能成像实验设计》、《近红外脑功能成像实验设计(2)》当然我也很欢迎大家能和我一起交流，一起学习。文章仅限学习使用，不用于商业行为，若有侵权及疑问，请后台留言！52brain,Connect

(LMMgui)文章网址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2015.00002/full”引子：以上引自(Magezi,

对于信号的分析，不论是脑电的数据分析还是近红外的数据分析，基本上都会遇到一个参考基线的问题，这是很多童鞋和老师会疑惑的一个关键点。为什么要使用基线以及如何正确的使用。在本文中，小编主要介绍近红外的基线问题，对于脑电数据分析中的基线在小编的脑电数据分析系列文章中会进行完整的阐述。目前我们使用的近红外所使用的光源发射方式，大多数是采用连续波长，对于完全采集绝对路径的信号是无法进行采样，所以在当前所评估的血红蛋白的指标中，总是对相对于另一个时间点的变化进行测量评估，例如，如果您研究响应刺激的氧合变化，您实际上正在测量在呈现刺激之前的短时间与之间的响应变化。刺激前的时期通常被称为基线。什么是基线以及如何使用它？对于那些刚刚开始使用NIRS技术的科研人员来说，有些不清楚测量结果是什么意思。测量的数据相对于什么，为了解释这一点，我们来说说基线的起源。最常用的NIRS是“连续波”CW-NIRS，它基于修正的Beer-Lambert定律，使用连续发射光源，近红外光进入大脑组织有可能发生散射（改变其方向）又可能被吸收的光学特性来研究大脑活动水平。散射和吸收都是CW-NIRS提供相对测量的原因。当把手指放在红色激光指示器前时，散射效果清晰可见。你会看到你的整个手指亮起来，而不只是一条直线，光散射在组织中。因此，如果您直接测量手指上的激光，则根本没有吸收，也不会通过激光指示器接收100％的发射光。

会议网址：https://nijmegenow.github.io/eurobrainmeeting2018/会议时间：2018年10月20~21日会议地点：荷兰

谷歌服务目前还没有回归国内，所以国内直连是上不去的。但这难不倒做科研的学者们，当然也难不倒小编，因为小编之前就推送过一期，使用某谷歌插件就可以访问所有的谷歌网站，如何获取插件可查看：某谷歌插件

总之，学好数据处理的方法及思想才是最重要的，对于PC机，个人觉得够用就好，想要有一定的运行速度的可选择固态硬盘，速度跑起来杠杠的。好了，今天就说到这了。如果你也有好的科研软件，欢迎右下角留言来谈谈。

图4：[E]从下拉列表中选择“校正”将在主窗口中显示通道数据，其中未进行校正数据（表中标记为红色）。此外，激活复选框“使用原始数据覆盖”允许比较除伪迹的数据[F]之前（红色）和之后（黑色）作对比。

今天推荐一些脑科学领域或者说相关领域等的优质公众号，关注这些公众号可以让我们第一时间了解脑科学前沿技术，学习他们分享的实验经验，让我们的技术以及心态提升事半功倍。

这类伪迹信号，主要是电极埋在了血管附近，血管波信号是一类很有规律的信号，有点类似于心电信号的规律。就目前，我所见的到常发生的电极在额或颞区，主要的电极点FT7、FT8。

文章来源《影像时间》。版权归写作者所有，文章仅供学习使用，不用于任何商业用途，

XP设备可达到125Hz，同样其它厂商也是有固定采样率的；对于光源与探测器间的距离则决定了光子穿行的路径，目前公认的最佳距离大约是30mm。这是光源与探测器对实验设计是否有效的影响主要因素。

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ECoG技术，术中记录皮质电位，是由Penfield和Jasper在20世纪50年代初开创的，用于绘制局灶性发作间期尖峰并确定切除范围的一种脑电技术。ECoG记录的皮层电位被用于识别致癫痫区

文章来源《新乡医学影像》，版权归写作者所有，文章仅供学习使用，不用于任何商业用途，如有侵权请留言联系删除，感谢合作。

同样，在fNIRS实验设计中同样适用，我们对大脑的活动的变化，就是通过这些神经影像来客观反映的，那我们的实验该如何呈现使大脑活动变化更能说明问题，这就是我们更要思考的。

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在频域（FD）系统中，NIRs激光源在接近一百兆赫兹（100MHz）的频率处提供调幅正弦曲线。背散射信号的幅度和相位的变化提供了对组织的吸收和散射系数的直接测量，因此不需要关于光子路径长度的信息;

BrainTechnology类型：个人适用人群：对大脑的研究及技术性感兴趣的同学特色：本公众号为个人介绍关于脑科学见闻、EEG/ERP、NIRx、TMS等技术内容。二维码：

下面我们主要将傅里叶变换的不足。即我们知道傅里叶变化可以分析信号的频谱，那么为什么还要提出小波变换？答案就是方沁园所说的，“对非平稳过程，傅里叶变换有局限性”。看如下一个简单的信号：

最常用的度中心度(degreecentrality)以节点度刻画其在网络中的中心程度,而介数中心度(betweennesscentrality)则从信息流的角度出发定义节点的中心程度.对于网络G

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最近，在后台收到很多关于E-prime资料学习的消息留言，特开此帖进行系列的推送，为大家进行E-prime的视频学习。

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刘春宇，美国伊利诺伊大学芝加哥分校精神病系教授，中南大学特聘教授，陕西师范大学长江学者讲座教授。总计发表SCI论文90余篇，被引用愈3600次，单篇引用最高超过400次。H-index

您的每一次打开，都会有精彩的内容您的每一次留言，都会有满意的答复您的每一次点赞，都是对我们的肯定您的每一次分享，都是对我们的鼓励世界多姿多彩

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如果做脑区分割，在{Subject-Folder}/quality-control/Individual-Parcellated路径下会生成脑区分割结果图像的截图，用户可以大致看一下分割结果。

投票网址：https://www.humanbrainmapping.org/i4a/forms/index.cfm?id=104（阅读原文跳转）

由于试样对不同频率近红外光的选择性吸收，通过试样后的近红外光线在某些波长范围内会变弱，透射出来的红外光线就携带有机物组分和结构的信息。通过检测器分析透射或反射光线的光密度，

自公元400年前希波克拉底(Hippocrates)首次提出脑是人类行为的中枢伊始，人类对脑与心智的探索延续了数千年。人类首张“脑图谱”要追溯到1819年，德国医生FranzJoseph