728x90 반응형 SMALL Brain Engineering/EEGLAB10 [EEGLAB] 데이터 전처리 (Resampling) (3) 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 메뉴 항목 File을 선택하고 하위 메뉴 항목 Load existing dataset를 누른다. 도구 상자와 함께 배포되고 EEGLAB의 "sample_data" 폴더에 있는 "eeglab_data.set" 튜토리얼 파일을 선택한다. 그런 다음 Open를 누른다. 샘플링 속도 변경 Tools → Change sampling rate의 가장 일반적인 용도 는 샘플링 속도를 줄여 메모리와 디스크 스토리지를 절약하는 것이다. 새 샘플링 속도를 묻는 pop_resample.m 창이 나타난다. 함수는 MATLAB resample.m을 사용한다 (신호 처리 도구 상자에서 – 이 도구 상자가 없으면 느린 MATLAB 함수 griddata 사용). 이미 허용 가능한 샘플링 속도에 있으.. 2022. 4. 15. [EEGLAB] 데이터 전처리 (Re-referencing data) (2) 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 메뉴 항목 File을 선택하고 하위 메뉴 항목 Load existing dataset를 누른다. 도구 상자와 함께 배포되고 EEGLAB의 "sample_data" 폴더에 있는 "eeglab_data.set" 튜토리얼 파일을 선택한다. 그런 다음 Open를 누른다. 평균 참조 계산 소스 localization를 위해 평균 참조를 계산하는 것이 좋다. Tools → Re-reference the data를 선택 하여 pop_reref.m 함수를 호출하여 데이터세트를 평균 참조로 변환한다. 주어진 데이터셋에 대해 이 메뉴 항목을 처음 호출하면 다음과 같은 창이 팝업된다. 위의 (샘플) 데이터는 유양돌기 참조를 사용하여 기록되었다. 이 참조 채널 (데이터 또는 평균 참조)을 포.. 2022. 4. 15. [EEGLAB] 데이터 전처리 (Filtering) (1) 데이터 전처리 EEG 데이터는 행동 관련 EEG 파생 측정을 계산하기 전에 사전 처리되어야 한다. Filtering 아래는 컷오프 주파수, 통과 대역, 정지 대역 및 전환 대역의 의미에 대한 그래픽 설명입니다. 기본 Windowed Sync 필터에서 필터 차수에 대한 몇 가지 합리적인 시작 값을 제공한다. 2 * 고역 통과 및 대역 통과에 대한 차단 주파수 (차단 < 2Hz의 경우), 저역 통과의 경우 차단 주파수의 20 ~ 40%, line noise 대역 정지의 경우 1 ~ 5Hz이다. 기본 규칙은 아티팩트를 피하기 위해 가능한 한 넓은 전환 대역을 갖는 것이다 (roll-off soft). 그러나 관심 신호에서 분리된다. 데이터 필터링 linear trends을 제거하기 위해 데이터를 고역 통과 필.. 2022. 4. 15. [EEGLAB] 데이터 가져오기 데이터 가져오기 데이터 가져오기는 종종 EEG 분석을 시작하는 첫 번째이자 가장 중요한 단계이다. 그리고 데이터 형식, 채널 위치 파일, EEG 데이터와 동기화해야 하는 이벤트 데이터 파일이 다양하기 때문에 어려울 수 있다. 연속 데이터 File → Using EEGLAB functions and plugins에서 메뉴 항목을 사용할 수 있는지 확인한다. 메뉴를 선택하고 파일을 가져온다. 메뉴 항목 File → Using the File-IO interface, 아직 설치하지 않은 경우 EEGLAB에서 File-IO 플러그인을 설치할 수 있다. 함수가 오류를 반환하지 않으면 파일을 가져온다. File-IO는 다양한 데이터 형식을 가져오는 Fieldtrip 모듈이다. 자세한 내용은 파일 IO 설명서를 참조.. 2022. 4. 14. [EEGLAB] 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 샘플 EEGLAB 데이터세트 로드 메뉴 항목 File을 선택하고 하위 메뉴 항목 Load existing dataset를 누른다. 데이터에서 EEGLAB 데이터세트를 만드는 방법을 배우려면 Importing data and data events에 대한 자습서를 참조하면 된다. EEGLAB의 "sample_data" 폴더에 있는 툴박스와 함께 배포되는 "eeglab_data.set" 튜토리얼 파일을 선택합니다. 그런 다음 open을 누른다. EEGLAB이 데이터 세트를 로드한 후 기본 EEGLAB 창에 관련 정보 (채널 수, 샘플링 속도 등)가 표시된다. 이벤트 값 탐색 튜토리얼 데이터세트에서 EEG.event 구조 필드 type , position 및 latency 는 데이터세트에 표시된 154개의 이벤.. 2022. 4. 13. [EEGLAB] 설치 및 시작 EEGLAB 설치 및 시작 EEGLAB 배포의 sample_data 하위 폴더에 자습서 데이터 세트가 포함된 EEGLAB를 다운로드한다. EEGLAB 압축을 풀면 "eeglabxxxx"라는 폴더가 생성된다 (참고 : 현재 버전 번호 'xxxx'는 다를 수 있음). Windows에서 MATLAB은 일반적으로 도구 상자를 Application/MATLABRxxxx/toolbox/ 폴더에 배치할 것을 권장하지만 요구하지는 않는다 (참고 : 이 이름은 MATLAB 버전 'xxxx'에 따라 달라야 함). Linux에서 MATLAB 도구 상자 폴더는 일반적으로 /usr/local/pkgs/MATLAB-rxxxx/toolbox/ 에 있다. MacOS에서는 "/Application/MATLAB_Rxxxx"에 있다. 경.. 2022. 4. 13. [EEGLAB] Independent Component Analysis ICA를 위한 데이터 전처리 1. Channel location : ICA를 돌리기 위해서는 채널 로케이션 정보를 먼저 입력해 주어야 한다. 2. Downsampling : Downsampling을 미리 하면 ICA를 더 빠르게 돌릴 수 있다. 3. Detrending : 뇌파 측정 기기 등의 영향으로 시간에 따라 뇌파 신호가 점차 강해지거나 약해지는 trending이 있을 수 있는데, 이를 ICA 전에 미리 제거해준다. detrend는 Matlab의 내장함수이기 때문에 Mathworks 공식 홈페이지 또는 Matlab 도움말을 사용해서 함수의 기능을 확인할 수 있다. for i = 1:EEG.trials, EEG.data(:,:,i) = detrend(EEG.data(:,:,i)')'; end; [AL.. 2022. 3. 28. [EEGLAB] Filtering / Downsampling Filtering 1. 뇌파로 인해 발생한 결과가 아닌, 다른 노이즈를 제거하고 원하는 Hz 정보만 얻기 위해서 Filtering 과정을 거친다. 저는 high pass filter 기준을 0.1Hz, low pass filter 기준을 30Hz로 지정하였다. 이에 대한 기준은 기존 논문을 참고하는 것이 좋다 (gamma파 등 high frequency 정보가 필요한 경우 low pass filter 기준을 더 높게 잡아야한다). 2. Tools > Filter the data > Basic FIR filter 를 선택한다. 3. 원하는 filtering 구간 정보를 입력한다. 4. matlab command 창에서 필터링 진행 상황이 표시된다. filering을 진행하는 matlab 코드는 다음과 같다.. 2022. 3. 14. [EEGLAB] Channel location / Re-referencing / Detrending EEGLAB으로 데이터 로드 1. matlab command 창에서 >>> eeglab을 입력하여 eeglab을 실행한다. 2. Neuroscan을 통해 측정된 데이터는 cnt 파일이기 때문에 File > Import data > Using EEGLAB funtions and plugins > From Neuroscan .CNT file을 클릭해서 파일을 로드한다. 3. import 클릭 후 다음 화면이 뜨면 기본 default setting을 모두 OK 를 눌러서 진행한다. 4. EEGLAB으로 데이터가 정상적으로 로드 기본 데이터 전처리 1. Channel location ICA를 돌리기 위해서는 채널 로케이션 정보를 먼저 입력해주어야 한다. 지금 예제에 사용된 64chan.ced 파일은 뉴로스캔 홈.. 2022. 3. 14. EEGLAB What is EEGLAB? EEGLAB은 연속 및 이벤트 관련 EEG, MEG 및 독립 구성 요소 분석 (ICA), 시간 / 주파수 분석, 인공물 제거, 이벤트 관련 통계 및 평균 시각화의 여러 유용한 모드를 통합하는 기타 전기 생리학적 데이터를 처리하기 위한 대화형 Matlab 도구 상자이다. EEGLAB은 Linux, Unix, Windows 및 Mac OS X에서 실행된다. EEGLAB은 사용자가 ICA (독립 구성 요소 분석) 또는 TFA (시간 / 주파수 분석) 및 표준 평균을 사용하여 고밀도 EEG 및 기타 동적 뇌 데이터를 유연하고 대화식으로 처리할 수 있도록 하는 대화형 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 제공한다. EEGLAB은 또한 광범위한 튜토리얼 및 도움말 창과 GUI 기반 데이.. 2022. 3. 14. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
