تجهيز رسومات للنشر

لماذا أحتاج هذه الخطوة؟

هذا الدرس يأخذ رسمتين من الدرسين السابقين، ويجهّزهما للنشر: صيغة متّجهة، ومقاس محدد، وخط مقروء، ومقياس ألوان واحد، وملف أرقام يثبت ما في الرسمة.

كيف أطبّقها في EEGLAB؟

ابدأ والداتاست D1 epochs clean مفتوحة، كما في “نقطة البداية”. للخرائط استخدم D1 epochs clean scalp، النسخة ذات الـ 30 قناة بدون EOG1 و EOG2. إذا لم تكن مفتوحة، اصنعها كما في أول خطوة من درس خرائط الرأس (Edit › ثم Select data). الواجهة تكفي لخرائط داتاست واحدة. مقارنة شرطين في رسمة واحدة تحتاج السكربت، كما في درس رسم ERP للقنوات.

أولاً: اعرف حدود المقياس

1. والداتاست D1 epochs clean scalp هي المختارة، افتح Plot › ثم ERP map series › ثم In 2-D.
2. اكتب 100 200 300 400 في Plotting ERP scalp maps at these latencies، و [1 4] في Plot geometry (rows,col.); [] -> near square. اضغط Ok.
3. اقرأ أعلى رقم على شريط الألوان، وقرّبه لأعلى إلى عدد صحيح. هذا حدّك.

ثانياً: ثبّت المقياس وصدّر

1. افتح نفس النافذة مرة ثانية. في خانة الخيارات الإضافية اكتب 'electrodes', 'on', 'maplimits', [-5 5]، وضع حدّك مكان 5. استخدم نفس الحد لكل خريطة ستقارنها بهذه، حتى من داتاست أخرى.
2. في نافذة الرسمة افتح File › ثم Save As، واختر نوع الملف PDF أو SVG. هذه قائمة MATLAB نفسها، لا قائمة EEGLAB.
3. افتح الملف وكبّره: الخطوط والحروف حادة، ونص العناوين يمكن تحديده. هذا معنى “متّجهة”.

ثالثاً: صدّر الأرقام التي وراء الرسمة

1. افتح File › ثم Export › ثم Data and ICA activity to text file.
2. في Output file name اكتب erp_all.txt.
3. فعّل Export ERP average instead of trials:، واترك Transpose matrix (elec -> cols): و Export channel labels/component numbers: و Export time values: مفعّلة كما هي. اضغط Ok.
4. يظهر ملف نصي: الصف الأول أسماء القنوات، والعمود الأول الزمن بالميلي ثانية، وكل صف بعده نقطة زمنية. هذا ما تضعه في المواد الإضافية للورقة، أو ترسم منه في برنامج آخر.

كيف أكتبها بالكود؟

EEG = pop_loadset('D1_epochs_clean.set', pwd);
pos = eeg_getepochevent(EEG, 'type', {'square'}, 'timewin', [-5 5], 'fieldname', 'position');
EEG_pos1 = pop_select(EEG, 'trial', find(pos == 1));
EEG_pos2 = pop_select(EEG, 'trial', find(pos == 2));
EEG_pos1.setname = 'D1 epochs clean pos1';
EEG_pos2.setname = 'D1 epochs clean pos2';
chan = find(strcmp({EEG.chanlocs.labels}, 'Pz'));
scalp = find(~ismember({EEG.chanlocs.labels}, {'EOG1', 'EOG2'}));   % EOG is not on the average reference
erp1 = mean(EEG_pos1.data, 3);
erp2 = mean(EEG_pos2.data, 3);

% Figure 1: Pz waveforms at single-column size, 9-pt font, white background
fig1 = figure('Color', 'w', 'Units', 'centimeters', 'Position', [2 2 9 7]);
hold on;
plot(EEG.times, erp1(chan, :), 'Color', [0 0.45 0.74], 'LineWidth', 1.2);
plot(EEG.times, erp2(chan, :), 'Color', [0.85 0.33 0.10], 'LineWidth', 1.2, 'LineStyle', '--');
xline(0, 'k:'); yline(0, 'k-');
xlim([-200 800]);
set(gca, 'YDir', 'normal', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 9, 'TickDir', 'out', 'Box', 'off');
xlabel('Time (ms)'); ylabel('Potential (\muV)');
legend({sprintf('Position 1 (n = %d)', EEG_pos1.trials), ...
        sprintf('Position 2 (n = %d)', EEG_pos2.trials)}, 'Location', 'northeast', 'Box', 'off');
title('Pz', 'FontWeight', 'normal');
exportgraphics(fig1, 'fig_pz_erp.pdf', 'ContentType', 'vector', 'BackgroundColor', 'white');

% Figure 2: 300 to 500 ms maps for both conditions on one shared symmetric scale
win = EEG.times >= 300 & EEG.times <= 500;
map1 = mean(erp1(scalp, win), 2);
map2 = mean(erp2(scalp, win), 2);
lim = ceil(max(abs([map1; map2])));
fprintf('Shared color scale: -%d to %d uV\n', lim, lim);
fig2 = figure('Color', 'w', 'Units', 'centimeters', 'Position', [2 2 12 6]);
subplot(1, 2, 1);
topoplot(map1, EEG.chanlocs(scalp), 'maplimits', [-lim lim], 'electrodes', 'on');
title('Position 1', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 9, 'FontWeight', 'normal');
ax = subplot(1, 2, 2);
topoplot(map2, EEG.chanlocs(scalp), 'maplimits', [-lim lim], 'electrodes', 'on');
title('Position 2', 'FontName', 'Arial', 'FontSize', 9, 'FontWeight', 'normal');
axPos = ax.Position;
cb = colorbar('FontName', 'Arial', 'FontSize', 9);
ax.Position = axPos;   % keep both maps the same size
cb.Position = [0.92 0.25 0.02 0.5];
ylabel(cb, '\muV');
exportgraphics(fig2, 'fig_maps_300_500.pdf', 'ContentType', 'vector', 'BackgroundColor', 'white');
exportgraphics(fig2, 'fig_maps_300_500.png', 'Resolution', 600, 'BackgroundColor', 'white');

% The numbers behind the figures: one row per time point, one column per channel
pop_export(EEG_pos1, 'erp_pos1.txt', 'erp', 'on', 'transpose', 'on', 'elec', 'on', 'time', 'on', 'precision', 4);
pop_export(EEG_pos2, 'erp_pos2.txt', 'erp', 'on', 'transpose', 'on', 'elec', 'on', 'time', 'on', 'precision', 4);

أي قيمة أختار؟

كيف أتأكد أنها نجحت؟

• كبّر ملف PDF إلى 400%: الموجات والحروف حادة، ويمكنك تحديد نص المحاور بالمؤشر.
• مقاس الصفحة في ملف fig_pz_erp.pdf حوالي 9 × 7 cm في خصائص الملف.
• الخريطتان في fig_maps_300_500.pdf في كل منهما 30 نقطة قطب ولا شيء تحت العينين، وبنفس الحجم، وتشتركان في شريط ألوان واحد حدّاه هما الرقم الذي طبعه سطر Shared color scale.
• ملف erp_pos1.txt فيه صف عناوين ثم 384 صفاً (نقطة لكل 7.8 ms من -1000 إلى 1992 ms)، و 33 عموداً: الزمن ثم 32 قناة.

ما الأخطاء التي يقع فيها كثيرون؟

• لقطة الشاشة. دقتها دقة شاشتك، وتتشوّه عند الطباعة. صدّر الرسمة من MATLAB دائماً.
• رسم كبير ثم تصغير. خط بحجم 10 على رسمة عرضها 25 cm يصير 3.6 نقاط بعد تصغيرها إلى 9 cm. حدّد المقاس قبل الرسم.
• مقياس ألوان لكل خريطة. إذا رسمت كل شرط في نافذة مستقلة، يختار EEGLAB لكل نافذة حدودها من بياناتها. ثبّت maplimits بنفس القيمة في كل النوافذ.
• خلفية EEGLAB الزرقاء الفاتحة. نوافذ رسومات EEGLAB لونها الافتراضي أزرق فاتح جداً. اجعل الخلفية بيضاء عند التصدير، كما في السكربت.
• وصف ناقص. تحت كل رسمة ERP اذكر: القناة، والمرجع، والمرشّحات، وعدد المحاولات لكل شرط، والاتجاه. بدونها لا يمكن تفسير الرسمة.
• تجميل البيانات. لا تزد التنعيم ولا تقصّ المحور لتكبّر فرقاً. ما تصدّره يجب أن يطابق ملف الأرقام.

كيف أكتبها في ورقتي؟

قالب: عدّل البيانات والإعدادات والإصدارات لتطابق ما نفّذته.

Figures were exported as vector PDF files with MATLAB exportgraphics; scalp maps of both conditions (30 average-referenced scalp channels) share one symmetric color scale of ±[X] µV (topoplot, EEGLAB 2026.1).

للتوسّع

• EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/11_Scripting/EEG_scalp_measures.html (11. Write scripts > d. Advanced plots)
• EEGLAB Tutorial: https://eeglab.org/tutorials/misc/Exporting_Data.html (Reference Topics > Exporting Data: Exporting data to an ASCII text file)