EEGLAB ببساطة

ما هو STUDY ومتى تحتاجه

المحطة 8 · الدرس 1 · EEGLAB 2026.1

من الواجهة

  1. FileLoad existing dataset animal_study/cba/cbaanimal.set
  2. Channels per frameFrames per epochEpochsSampling rate (Hz)Epoch start (sec)Epoch end (sec)ReferenceChannel locationsICA weights
  3. Epochs

السكربت

files = dir(fullfile(studyDir, '*', '*.set'));
fprintf('%d dataset files under %s\n', numel(files), studyDir);
animalFiles = files(contains({files.name}, 'animal'));
A = pop_loadset('filename', animalFiles(1).name,   'filepath', animalFiles(1).folder,   'loadmode', 'info');
B = pop_loadset('filename', animalFiles(end).name, 'filepath', animalFiles(end).folder, 'loadmode', 'info');
show = @(label, a, b) fprintf('%-20s %-14s %-14s\n', label, num2str(a), num2str(b));
fprintf('%-20s %-14s %-14s\n', 'Property', animalFiles(1).name, animalFiles(end).name);
show('Sampling rate (Hz)', A.srate,  B.srate);
show('Channels',           A.nbchan, B.nbchan);
show('Points per epoch',   A.pnts,   B.pnts);
show('Epoch start (s)',    A.xmin,   B.xmin);
show('Epoch end (s)',      A.xmax,   B.xmax);
show('Epochs',             A.trials, B.trials);
show('ICA weights',        ~isempty(A.icaweights), ~isempty(B.icaweights));
show('ICA components',     size(A.icaweights, 1), size(B.icaweights, 1));
show('ICLabel results',    isfield(A.etc, 'ic_classification'), isfield(B.etc, 'ic_classification'));
show('Dipoles',            isfield(A.dipfit, 'model'), isfield(B.dipfit, 'model'));
fprintf('Same channel labels in the same order: %d\n', ...
    isequal({A.chanlocs.labels}, {B.chanlocs.labels}));
eeg_eventtypes(A);
eeg_eventtypes(B);

أي قيمة أختار؟

ما تفحصهالقاعدة
معدل العيّناتيجب أن يتطابق
نافذة الإيبوك وعدد النقاطيجب أن تتطابق
أسماء القنواتيجب أن تكون بنفس نظام التسمية
القنوات المحذوفةالأفضل استيفاؤها لكل مشارك قبل STUDY
أسماء الأحداث والشروطيجب أن تُكتب بنفس الطريقة
خطوات المعالجة (الفلتر، المرجع، الرفض)يجب أن تكون نفسها
أوزان ICA ونتائج ICLabelلازمة إذا أردت حذف مكوّنات معلّمة عند الحساب المسبق
ثنائيات القطبلازمة إذا أردت تجميع المكوّنات بمواقعها
عدد الإيبوكاتيختلف طبيعياً

لقسم Methods

Before group analysis, the datasets of all [14] participants were checked for identical sampling rate, epoch limits, channel labels and event types (EEGLAB 2026.1).

النسخة الكاملة: https://simplyeeglab.pages.dev/lesson/study-concepts/

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

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