EEGLAB ببساطة
فكرة ICA ببساطة
المحطة 4 · الدرس 1 · EEGLAB 2026.1
السكربت
eeglab nogui; % puts runica on the MATLAB path
srate = 128;
t = (0:10*srate-1) / srate;
brain = sin(2*pi*10*t); % steady 10 Hz rhythm
n = round(0.3*srate);
win = 0.5 - 0.5*cos(2*pi*(0:n-1)/(n-1)); % smooth bump for one blink
blink = zeros(size(t));
blink(round([1.5 4 6.5 9]*srate)) = 1;
blink = 5 * conv(blink, win, 'same'); % four large, slow blinks
muscle = 0.5 * randn(size(t)); % fast, irregular activity
S = [brain; blink; muscle];
A = [1.0 0.8 0.3; % frontal channel: strong blink
0.9 0.2 0.4; % central channel
0.7 0.1 1.0]; % temporal channel: strong muscle
X = A * S;
[weights, sphere] = runica(X, 'extended', 1);
act = weights * sphere * X;
figure;
for k = 1:3
subplot(3, 2, 2*k-1); plot(t, X(k, :)); title(sprintf('Channel %d (mixture)', k));
subplot(3, 2, 2*k); plot(t, act(k, :)); title(sprintf('ICA component %d', k));
endأي قيمة أختار؟
| في الفكرة | في EEGLAB | ماذا يعني |
|---|---|---|
| طريقة إعادة جمع القنوات | EEG.icaweights و EEG.icasphere | ما يتعلّمه ICA. ضربهما في البيانات يعطي المكوّنات. |
| شكل المكوّن في الزمن | EEG.icaact | السلسلة الزمنية لكل مكوّن ICA. |
| مكان المكوّن على الرأس | EEG.icawinv | كل عمود فيه خريطة رأس لمكوّن ICA: كم يساهم في كل قناة. |
| عدد المكوّنات | يساوي رتبة البيانات، وهو لا يزيد على عدد القنوات | في D1 بعد المرجع المتوسط وبلا قنوات مستوفاة: 31 مكوّناً من 32 قناة. كل قناة مستوفاة تنقص واحداً (درس تشغيل ICA). |
تأكّد
- تستطيع شرح الحفلة
- تعرف جزأي مكوّن ICA
- إذا شغّلت السكربت