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));
end

أي قيمة أختار؟

في الفكرةفي EEGLABماذا يعني
طريقة إعادة جمع القنواتEEG.icaweights و EEG.icasphereما يتعلّمه ICA. ضربهما في البيانات يعطي المكوّنات.
شكل المكوّن في الزمنEEG.icaactالسلسلة الزمنية لكل مكوّن ICA.
مكان المكوّن على الرأسEEG.icawinvكل عمود فيه خريطة رأس لمكوّن ICA: كم يساهم في كل قناة.
عدد المكوّناتيساوي رتبة البيانات، وهو لا يزيد على عدد القنواتفي 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

النسخة الكاملة: https://simplyeeglab.pages.dev/lesson/ica-concept/

رخصة المحتوى: CC BY-NC-SA 4.0 · MIT (code)

موقع تعليمي مستقل، غير تابع رسمياً لـ EEGLAB أو SCCN.