English

المحطة 6 · الدرس 4

التحليل الزمني-الترددي ERSP و ITC

مهم15 دقيقةقبل هذا الدرس: ERP والمتوسطات، الطيف الترددي PSDاطبع البطاقة
تبدأ من: eeglab_data.set (D1) · ما طُبّق عليه قبل هذا الدرس: فلترة high-pass و low-pass، إزالة ضوضاء الكهرباء (50 أو 60 هرتز)، القنوات السيئة، الاستيفاء (interpolation)، إعادة المرجع (re-referencing)، تشغيل ICA، فلتر 1 هرتز قبل ICA ونسخ الأوزان، ICLabel وحذف المكوّنات، استخراج epochs، تصحيح baseline، رفض epochs السيئةتنزيل البيانات (يفتح في نافذة جديدة)
سكربت الوصول لهذه الحالة
MATLAB
% Shortcut: if you saved D1_epochs_clean.set in the epoch rejection lesson,
% keep the first line and the last three lines, and replace every line between them with:
% EEG = pop_loadset('D1_epochs_clean.set', pwd);
[ALLEEG, EEG, CURRENTSET, ALLCOM] = eeglab;
eeglabRoot = fileparts(which('eeglab'));
EEG = pop_loadset('eeglab_data.set', fullfile(eeglabRoot, 'sample_data'));
fullLocs = EEG.chanlocs;

% Main dataset: high-pass at 0.1 Hz, then 60 Hz line-noise removal
EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 'locutoff', 0.1);
EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 'locutoff', 58, 'hicutoff', 62, 'revfilt', 1);

% Bad channels you removed earlier, e.g. {'T7'}; leave empty if none
badChans = {};
if ~isempty(badChans)
    EEG = pop_select(EEG, 'rmchannel', badChans);
    EEG = pop_interp(EEG, fullLocs, 'spherical');
end

% Average reference, EOG channels excluded
eogIdx = find(ismember({EEG.chanlocs.labels}, {'EOG1', 'EOG2'}));
EEG = pop_reref(EEG, [], 'exclude', eogIdx);

% ICA on a 1-Hz copy, then copy the weights back
EEG_ica = pop_eegfiltnew(EEG, 'locutoff', 1);
EEG_ica = pop_runica(EEG_ica, 'icatype', 'runica', 'extended', 1);
EEG.icaweights  = EEG_ica.icaweights;
EEG.icasphere   = EEG_ica.icasphere;
EEG.icachansind = EEG_ica.icachansind;
EEG.icawinv     = [];
EEG.icaact      = [];
EEG = eeg_checkset(EEG);

% Remove components ICLabel rates above 90% Eye or Muscle
EEG = pop_iclabel(EEG, 'default');
EEG = pop_icflag(EEG, [NaN NaN; 0.9 1; 0.9 1; NaN NaN; NaN NaN; NaN NaN; NaN NaN]);
artifactComps = find(EEG.reject.gcompreject);
if ~isempty(artifactComps)
    EEG = pop_subcomp(EEG, artifactComps, 0);
end

% Low-pass at 30 Hz
EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 'hicutoff', 30);
EEG.setname = 'D1 main clean lp30';

% Epochs around 'square', baseline -200 to 0 ms
EEG = pop_epoch(EEG, {'square'}, [-1 2], 'newname', 'D1 epochs', 'epochinfo', 'yes');
EEG = pop_rmbase(EEG, [-200 0]);

% Reject epochs beyond +/-100 uV
EEG = pop_eegthresh(EEG, 1, 1:EEG.nbchan, -100, 100, EEG.xmin, EEG.xmax, 0, 0);
if any(EEG.reject.rejthresh)
    EEG = pop_rejepoch(EEG, EEG.reject.rejthresh, 0);
end
EEG.setname = 'D1 epochs clean';
EEG = eeg_checkset(EEG);
EEG.filename = ''; EEG.filepath = ''; EEG.datfile = ''; EEG.saved = 'no';
[ALLEEG, EEG, CURRENTSET] = pop_newset(ALLEEG, EEG, 0, 'setname', 'D1 epochs clean', 'gui', 'off');
eeglab redraw;

الفكرة باختصار

الـ ERPمتوسط استجابة الدماغ لحدث معيّن عبر محاولات كثيرة. يجمع ما يتكرر بنفس الشكل التوقيتlatency (event)موضع الحدث في التسجيل، ويُخزَّن في EEGLAB بالعيّنات. في كل محاولةtrialتكرار واحد للمهمة في التجربة، غالباً حول مثير واحد.. لكن بعض نشاط الدماغ بعد المثير يتغيّر في قوته دون أن يكون في نفس الطورphaseموضع الموجة في دورتها عند لحظة معيّنة. كل مرة، مثل انخفاض ألفا. هذا النشاط يلغي بعضه بعضاً في المتوسط، فلا تراه في الـ ERP.

التحليل الزمني-الترددي يحسب لكل ترددfrequencyعدد الدورات في الثانية، ويُقاس بالهرتز. ولكل لحظة في كل محاولة أمرين: القدرةpowerمربع السعة، ويقيس قوة الإشارة عند تردد معيّن.، والطور. ثم يعطيك خريطتين:

قبل وبعد

نافذة الزمن والتردد للقناة Cz من 3 إلى 30 هرتز: في الأعلى خريطة ERSP بالديسيبل، وفي الأسفل خريطة ITC وتحتها الموجة المتوسطة. منطقة حمراء في الخريطتين عند الترددات المنخفضة بعد المنبه.
البيانات: عيّنة EEGLAB الرسمية (eeglab_data.set)

أسئلتك بعد هذا، كل جواب في قسمه:

لماذا أحتاج هذه الخطوة؟

السبب بالتفصيل، والمصطلحات التي تحتاجها
  • ERSPتغيّر القدرة عند كل تردد وزمن مقارنة بفترة baseline.: تغيّر القدرة عند كل تردد وزمن مقارنة بفترة baselineالفترة قبل المثير التي تُستخدم كمستوى صفر للمقارنة.، بالـ ديسيبل (dB)dB (decibel)مقياس لوغاريتمي للقدرة يسهّل مقارنة القيم الكبيرة والصغيرة.. يرى النشاط سواء كان في نفس الطور أم لا.
  • ITCمقياس لثبات الطور عبر المحاولات عند كل تردد وزمن.: مقياس لثبات الطور عبر المحاولات عند كل تردد وزمن، من 0 (طور عشوائي) إلى 1 (نفس الطور في كل محاولة). الـ ITC المرتفع شرطconditionحالة تجريبية نقارن بينها وبين غيرها، مثل "مألوف" و"غير مألوف". لظهور النشاط في الـ ERP: النشاط الذي طوره عشوائي يلغي بعضه بعضاً في المتوسط.

لماذا أحتاج هذه الخطوة؟

  • ERSP: تغيّر القدرة عند كل تردد وزمن مقارنة بفترة baseline، بالـ dB. يرى النشاط سواء كان في نفس الطور أم لا.
  • ITC: مقياس لثبات الطور عبر المحاولات عند كل تردد وزمن، من 0 (طور عشوائي) إلى 1 (نفس الطور في كل محاولة). الـ ITC المرتفع شرط لظهور النشاط في الـ ERP: النشاط الذي طوره عشوائي يلغي بعضه بعضاً في المتوسط.

كيف أطبّقها في EEGLAB؟

9 خطوة من القوائم

ابدأ داتاستdatasetملف بيانات EEG واحد محمّل في EEGLAB مع معلوماته. D1 epochs clean مفتوحة، كما في “نقطة البداية”.

  1. افتح القائمة. مكانها يعتمد على إعدادك:
    • إذا فعّلت القوائم القديمة في درس رفض الـ epochs: Plot ثم Time-frequency transforms ثم Channel time-frequency.
    • إذا لم تفعّلها: Plot ثم Channel time-frequency.
  2. تظهر نافذة Plot channel time frequency — pop_newtimef(). في Channel number اكتب 14، أي القناة Cz، أو اخترها بالزر ….
  3. اترك Sub epoch time limits [min max] (msec) على قيمته، أي كل الـ epoch.
  4. في Frequency limits [min max] (Hz) or sequence اكتب 3 30. البيانات مفلترة بـ low-pass 30، فلا معنى لما فوقه.
  5. اترك Baseline limits [min max] (msec) (0->pre-stim.) على 0، أي كل الفترة قبل المثير.
  6. اترك Wavelet cycles [min max/fact] or sequence على 3 0.8.
  7. في Optional newtimef() arguments (see Help) اكتب 'winsize', 128، أي نافذة بطول ثانية واحدة، حتى يبدأ التحليل من 3 هرتز.
  8. اترك Plot Event Related Spectral Power وPlot Inter Trial Coherence مفعّلين، واضغط Ok. الحساب يأخذ بعض الثواني.
  9. اقرأ الرسم:
    • فوق (ERSP): الأحمر زيادة في القدرة عن baseline، والأزرق نقص، والأخضر لا تغيير. على اليسار طيف فترة baseline.
    • تحت (ITC): الأحمر طور ثابت عبر المحاولات. تحت الخريطة موجة الـ ERP لنفس القناة.
    • قارن الخريطتين: المنطقة الحمراء عند الترددات المنخفضة حوالي 200 إلى 400 ميلي ثانية تظهر في الاثنتين. هذا هو الـ ERP نفسه بلغة الترددات.
حواف الخريطة

الخريطة لا تبدأ من -1000 ولا تنتهي عند 1992 ميلي ثانية. كل نقطة تحتاج نافذة بطول ثانية حولها، فيضيع نصف ثانية من كل طرف. لذلك قطعنا epochs طويلة في درس التقطيع.

حواف الخريطة

الخريطة لا تبدأ من -1000 ولا تنتهي عند 1992 ميلي ثانية. كل نقطة تحتاج نافذة بطول ثانية حولها، فيضيع نصف ثانية من كل طرف. لذلك قطعنا epochs طويلة في درس التقطيع.

كيف أطبّقها في EEGLAB؟

ابدأ والداتاست D1 epochs clean مفتوحة، كما في “نقطة البداية”.

  1. افتح القائمة. مكانها يعتمد على إعدادك:
    • إذا فعّلت القوائم القديمة في درس رفض الـ epochs: Plot ثم Time-frequency transforms ثم Channel time-frequency.
    • إذا لم تفعّلها: Plot ثم Channel time-frequency.
  2. تظهر نافذة Plot channel time frequency — pop_newtimef(). في Channel number اكتب 14، أي القناة Cz، أو اخترها بالزر ….
  3. اترك Sub epoch time limits [min max] (msec) على قيمته، أي كل الـ epoch.
  4. في Frequency limits [min max] (Hz) or sequence اكتب 3 30. البيانات مفلترة بـ low-pass 30، فلا معنى لما فوقه.
  5. اترك Baseline limits [min max] (msec) (0->pre-stim.) على 0، أي كل الفترة قبل المثير.
  6. اترك Wavelet cycles [min max/fact] or sequence على 3 0.8.
  7. في Optional newtimef() arguments (see Help) اكتب 'winsize', 128، أي نافذة بطول ثانية واحدة، حتى يبدأ التحليل من 3 هرتز.
  8. اترك Plot Event Related Spectral Power وPlot Inter Trial Coherence مفعّلين، واضغط Ok. الحساب يأخذ بعض الثواني.
  9. اقرأ الرسم:
    • فوق (ERSP): الأحمر زيادة في القدرة عن baseline، والأزرق نقص، والأخضر لا تغيير. على اليسار طيف فترة baseline.
    • تحت (ITC): الأحمر طور ثابت عبر المحاولات. تحت الخريطة موجة الـ ERP لنفس القناة.
    • قارن الخريطتين: المنطقة الحمراء عند الترددات المنخفضة حوالي 200 إلى 400 ميلي ثانية تظهر في الاثنتين. هذا هو الـ ERP نفسه بلغة الترددات.
حواف الخريطة

الخريطة لا تبدأ من -1000 ولا تنتهي عند 1992 ميلي ثانية. كل نقطة تحتاج نافذة بطول ثانية حولها، فيضيع نصف ثانية من كل طرف. لذلك قطعنا epochs طويلة في درس التقطيع.

حواف الخريطة

الخريطة لا تبدأ من -1000 ولا تنتهي عند 1992 ميلي ثانية. كل نقطة تحتاج نافذة بطول ثانية حولها، فيضيع نصف ثانية من كل طرف. لذلك قطعنا epochs طويلة في درس التقطيع.

كيف أكتبها بالكود؟

نفس الخطوات في 14 أسطر MATLAB
MATLAB
% ERSP and ITC at Cz, 3 to 30 Hz, wavelets from 3 cycles
cz = find(strcmp({EEG.chanlocs.labels}, 'Cz'));
figure;
[ersp, itc, powbase, times, freqs] = pop_newtimef(EEG, 1, cz, ...
    [EEG.xmin EEG.xmax]*1000, [3 0.8], 'freqs', [3 30], 'winsize', 128, ...
    'baseline', 0, 'padratio', 1, 'plotphase', 'off');

% ersp: frequencies x times in dB; itc: complex, its magnitude is 0 to 1
itcMag = abs(itc);
fprintf('Frequencies %.1f to %.1f Hz, times %.0f to %.0f ms\n', ...
    freqs(1), freqs(end), times(1), times(end));

% Where is the phase locking strongest?
[maxItc, idx] = max(itcMag(:));
[fi, ti] = ind2sub(size(itcMag), idx);
fprintf('Max ITC %.2f at %.1f Hz, %.0f ms\n', maxItc, freqs(fi), times(ti));

كيف أكتبها بالكود؟

MATLAB
% ERSP and ITC at Cz, 3 to 30 Hz, wavelets from 3 cycles
cz = find(strcmp({EEG.chanlocs.labels}, 'Cz'));
figure;
[ersp, itc, powbase, times, freqs] = pop_newtimef(EEG, 1, cz, ...
    [EEG.xmin EEG.xmax]*1000, [3 0.8], 'freqs', [3 30], 'winsize', 128, ...
    'baseline', 0, 'padratio', 1, 'plotphase', 'off');

% ersp: frequencies x times in dB; itc: complex, its magnitude is 0 to 1
itcMag = abs(itc);
fprintf('Frequencies %.1f to %.1f Hz, times %.0f to %.0f ms\n', ...
    freqs(1), freqs(end), times(1), times(end));

% Where is the phase locking strongest?
[maxItc, idx] = max(itcMag(:));
[fi, ti] = ind2sub(size(itcMag), idx);
fprintf('Max ITC %.2f at %.1f Hz, %.0f ms\n', maxItc, freqs(fi), times(ti));

أي قيمة أختار؟

القيم المناسبة حسب هدف تحليلك
الإعدادالقيمةلماذا
عدد الدورات3 0.8 (الافتراضي)3 دورات عند أدنى تردد، وتزيد ببطء مع التردد. دورات أقل تعني دقة زمنية أفضل ودقة ترددية أسوأ، والعكس.
طول النافذة'winsize', 128 (ثانية عند 128 هرتز)أدنى تردد = عدد الدورات ÷ طول النافذة بالثواني، أي 3 هرتز هنا. نافذة أقصر ترفع أدنى تردد.
نطاق التردداتمن 3 إلى 30 هرتزأدنى من 3 لا تسمح به النافذة، وفوق 30 أزاله الـ low-pass.
baseline0 (كل ما قبل المثير)الـ ERSP نسبة لهذه الفترة. لا تجعلها تضم أي استجابة.
القناةCz هناالـ ERP في D1 كبير في القنوات الوسطى والجدارية. لسؤال عن ألفا، جرّب القنوات الخلفية مثل POz.

أي قيمة أختار؟

الإعدادالقيمةلماذا
عدد الدورات3 0.8 (الافتراضي)3 دورات عند أدنى تردد، وتزيد ببطء مع التردد. دورات أقل تعني دقة زمنية أفضل ودقة ترددية أسوأ، والعكس.
طول النافذة'winsize', 128 (ثانية عند 128 هرتز)أدنى تردد = عدد الدورات ÷ طول النافذة بالثواني، أي 3 هرتز هنا. نافذة أقصر ترفع أدنى تردد.
نطاق التردداتمن 3 إلى 30 هرتزأدنى من 3 لا تسمح به النافذة، وفوق 30 أزاله الـ low-pass.
baseline0 (كل ما قبل المثير)الـ ERSP نسبة لهذه الفترة. لا تجعلها تضم أي استجابة.
القناةCz هناالـ ERP في D1 كبير في القنوات الوسطى والجدارية. لسؤال عن ألفا، جرّب القنوات الخلفية مثل POz.

كيف أتأكد أنها نجحت؟

4 فحوص سريعة
  • freqs(1) حوالي 3 وfreqs(end) حوالي 30، وtimes من حوالي -500 إلى 1500 ميلي ثانية.
  • size(ersp) وsize(itc) متساويان: عدد الترددات × 200 نقطة زمنية.
  • أعلى ITC عند تردد منخفض (حوالي 3 إلى 7 هرتز) بين 200 و 400 ميلي ثانية تقريباً، وقيمته بين 0.5 و 0.8 تقريباً.
  • في الـ ERSP، نفس المنطقة حمراء: زيادة بضعة dB عن baseline.

كيف أتأكد أنها نجحت؟

  • freqs(1) حوالي 3 وfreqs(end) حوالي 30، وtimes من حوالي -500 إلى 1500 ميلي ثانية.
  • size(ersp) وsize(itc) متساويان: عدد الترددات × 200 نقطة زمنية.
  • أعلى ITC عند تردد منخفض (حوالي 3 إلى 7 هرتز) بين 200 و 400 ميلي ثانية تقريباً، وقيمته بين 0.5 و 0.8 تقريباً.
  • في الـ ERSP، نفس المنطقة حمراء: زيادة بضعة dB عن baseline.

ما الأخطاء التي يقع فيها كثيرون؟

5 أخطاء، وكيف تتجنّبها
  • epochs قصيرة. نافذة ثانية واحدة تأكل نصف ثانية من كل طرف. epoch من -200 إلى 800 لا يترك شيئاً تقريباً. قطّع epochs أطول للتحليل الزمني-الترددي.
  • قراءة الأحمر كـ “نشاط أكثر” دائماً. الأحمر زيادة نسبة لـ baseline. إذا كانت فترة baseline نفسها غير عادية، تتغيّر الخريطة كلها.
  • الخلط بين ERSP و ITC. زيادة في ERSP بلا ITC تعني نشاطاً أقوى لكن بطور مختلف كل مرة، فلن يظهر في الـ ERP. ITC مرتفع يعني أن الطور ثابت، وهذا شرط لظهور النشاط في الـ ERP، مع سعة كافية.
  • تحليل ترددات أعلى من الـ low-pass. فوق 30 هرتز في بياناتنا لا توجد إشارة، والنسب هناك ضوضاء.
  • الحكم بلا إحصاء. الخريطة بلا اختبار تبيّن كل تغيّر، حتى العشوائي. خانة Bootstrap significance level (Ex: 0.01 -> 1%) تخفي ما ليس دالاً، والإحصاء الكامل في المحطة 8.

ما الأخطاء التي يقع فيها كثيرون؟

  • epochs قصيرة. نافذة ثانية واحدة تأكل نصف ثانية من كل طرف. epoch من -200 إلى 800 لا يترك شيئاً تقريباً. قطّع epochs أطول للتحليل الزمني-الترددي.
  • قراءة الأحمر كـ “نشاط أكثر” دائماً. الأحمر زيادة نسبة لـ baseline. إذا كانت فترة baseline نفسها غير عادية، تتغيّر الخريطة كلها.
  • الخلط بين ERSP و ITC. زيادة في ERSP بلا ITC تعني نشاطاً أقوى لكن بطور مختلف كل مرة، فلن يظهر في الـ ERP. ITC مرتفع يعني أن الطور ثابت، وهذا شرط لظهور النشاط في الـ ERP، مع سعة كافية.
  • تحليل ترددات أعلى من الـ low-pass. فوق 30 هرتز في بياناتنا لا توجد إشارة، والنسب هناك ضوضاء.
  • الحكم بلا إحصاء. الخريطة بلا اختبار تبيّن كل تغيّر، حتى العشوائي. خانة Bootstrap significance level (Ex: 0.01 -> 1%) تخفي ما ليس دالاً، والإحصاء الكامل في المحطة 8.

كيف أكتبها في ورقتي؟

قالب Methods: عدّل البيانات والإعدادات والإصدارات لتطابق ما نفّذته

قالب: عدّل البيانات والإعدادات والإصدارات لتطابق ما نفّذته.

Event-related spectral perturbation and inter-trial coherence were computed at Cz with newtimef using Morlet wavelets whose number of cycles increased linearly from 3 at 3 Hz to 6 at 30 Hz, relative to a −500 to 0 ms prestimulus baseline (EEGLAB 2026.1).

كيف أكتبها في ورقتي؟

قالب: عدّل البيانات والإعدادات والإصدارات لتطابق ما نفّذته.

Event-related spectral perturbation and inter-trial coherence were computed at Cz with newtimef using Morlet wavelets whose number of cycles increased linearly from 3 at 3 Hz to 6 at 30 Hz, relative to a −500 to 0 ms prestimulus baseline (EEGLAB 2026.1).

أين أقرأ أكثر؟

3 مراجع: التوثيق الرسمي أولاً

مكتوب لـ EEGLAB 2026.1 · 2026-10-28

للتوسّع

  • EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/08_Plot_data/Time-Frequency_decomposition.html (8. Plot data > d. Time-Frequency)
  • EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/ConceptsGuide/Time_frequency_tutorial.html (Concepts guide: time-frequency)
  • Time-Frequency Analysis of EEG Time Series Part 5: Practicum in EEGLAB: https://www.youtube.com/watch?v=b0430f_W0mo (الفيديو كاملاً)

تحتاج مساعدة؟

اسأل، أو شاركنا رأيك، أو بلّغ عن خطأ