NicoletOne 脑电测量系统（脑功能监护仪） 网络资源，NicoletOne 脑电测量系统（脑功能监护仪）操作系统可以兼容各个平台。 一 、脑功能监护的原理 1、脑功能监护仪是通过头皮将脑部微弱的自发性生物电加以放大的图形，经过量化压缩后通过趋势图谱反映大脑功能状态的仪器。 2、简单化，直观化的图谱，从而便于非专业电生理医生对量化趋势图谱的判读。 二、为什么要进行脑功能监护？ 脑是人体最为重要的器官之一。严重的感染性疾病、缺血缺氧、代谢性/中毒性疾病、颅脑外伤、休克昏迷、肿瘤等等疾病均会使脑部受到严重损害，早期发现并及时救治以防不可逆的脑损伤发生对提高病人的救治质量极为重要。脑功能监护是早期发现脑功能的变化的最重要的手段。脑功能监护也将同心肺监护一样被广泛地应用于临床。 三、脑功能监护的目的 1）实时监测危重阶段脑功能的状态 2）早期发现脑功能的变化以及变化趋势 3）在可逆脑功能损伤阶段及时救治病人 4) 及时发现亚临床下的癫痫发作与癫痫持续状态 5）亚低温治疗中，对脑功能（脑缺氧缺血）的监控 6）指导治疗、评估疗效、预测预后 7）帮助对脑死亡进行判定 四、脑功能监护仪几种主要趋势 1、振幅整合脑电图（aEEG） 振幅整合脑电图（aEEG）将原始脑电波（EEG）时间的变化的进行压缩,信号经过各种数学变换后反映大脑皮层脑电图的背景活动，用于监测重症患者一段时间的大脑功能状态。 2、相对频带能量RBP 相对频带功率谱百分比的形式 将脑电波中的α、β 、θ、δ波的比重以百分比的形式呈现,可以清晰直观地观察各时间段不同脑电活动的比重。 3、频谱熵SEN 频普熵来自脑电图,根据复苏阶段前额骨骼肌兴奋程度及大脑皮层的受抑制程度，反应患者昏迷镇静深度。 4、α变异Alpha Variability α 变异通过脑电的波幅和频率进行性变化检测脑皮层细胞缺血缺氧性变化，反映大脑血流量（CBF）的变化和神经元损伤程度，于临床症状之前发现早期发现以防止脑血管痉挛的发生，避免造成永久性脑损伤。 五、临床应用 颅脑外伤 脑卒中 动脉瘤破裂 蛛网膜下腔出血 严重血管痉挛 神外手术后 代谢性／中毒性疾病 心肺复苏后缺血缺氧性脑病 癫痫持续状态 休克昏迷

matlab最简单的代码 eeglabplot 简介 调用egglab实现批量绘制脑电拓扑图 使用topoplot函数可以轻松实现在matlab的fgure中绘制脑电拓扑图，但对于大量数据，如果每次都手动调用topoplot绘制单张拓扑图片，将会消耗大量时间和精力，这里手写了一个matlab脚本读取存放在excel文件中的批量数据并实现批量绘图。 1.数据源的存储结构 数据源为excel文件，excel文件内的数据截图如下： 数据基本分为三个部分:特征列，数据列和电极点列，其中： 特征列：代表数据的一个特征， 电极点列：表示测量数据所在的电极点位置 数据列：存储脑电强度数据 2.输入参数 算法前几行为输入参数： 参数名称 参数说明 featurecol 所选特征列在excel文件中的列标（数组） datacol 数据列的列标（数组） loccol 电极点数据在excel文件中的列标（int） boundlimitcol 根据此列数据进行分组并计算每组的最大值和最小值，绘图时为同组的数据分配相同的上小限（int） 3.输出结构 算法会根据输入的excel文件名，在源文件目录下创建一个同名

包含了所有脑电领域可能用到的深度学习模型包含BIGRU，,lstm,cnn,gcn,dnn,rnn等等23个深度学习模型。 同时包含了相应模型所需要的数据处理过程所用代码。 当然也包含了最基本的读取edf文件，得到脑电信号。

这是一个Python模块，具有许多用于时间序列分析的函数，主要用于对脑电信号的分析。 例如具有傅里叶变换，带通滤波，小波变换等函数。 同时具有脑电特征提取中最常用的将脑电信号按不同的频率分解为多个频段信号的函数。进行频域特征的分析，提取微分熵频域特征等。

eprime经典实验代码，包括ERP实验，cnv，gonogo, mmn, p3a, vep, 面孔识别实验等

matlab脑电功率谱代码脑电图处理 该存储库包含三个程序： 使用Matlab 2015b批处理EEG数据的脚本，位于batch_processing 在hacked_recorder下找到的适用于Matlab 2007b的EEG recorder_v4.2 hacked_recorder被黑客攻击版本 在neurofeedback_applet下找到向参与者提供神经反馈的小程序 脑电数据的批处理 要批处理EEG数据，请按照下列步骤操作： 确保您要同时处理的所有数据都放在一个目录中 （取消）注释所需的代码，并在batch_function.m设置所需的常量。 确保正确选择输出变量。 运行main_script.m 被黑的脑电记录器 要运行被黑的EEG记录器，请导航到Matlab 2007b中的hacked_recorder目录，在Matlab提示符下键入EEG_recorder ，然后按回车键。 该程序将自动开始使用计算出的alpha和bèta值更新文件alpha.txt和beta.txt 。 要更改从总功率谱计算此值的方式，请更改eeg_power_processing.m的函数。

基于脑电的情绪识别研究与软件系统开发.docx

针对基于两种不同意识任务( 想象左手运动和想象右手运动) 的脑机接口, 使用共空间模式算法对 BCI 2003 竞赛数据进行特征提取; 基于滑动时间窗, 利用 CSP 方法对C3, Cz 和 C4 位置的脑电信号进行处理利用支持向量机对特征进行分类, 获得最大分类正确率 82 86% , 最佳时间点 4 09 s, 最大互信息 0 47 bit, 最大互信息陡度 0 431 bit/s与 BCI 2003 竞赛结果相比, 最大互信息陡度有了显著提高, 证明该方法更适合 BCI 实时系统的要求

脑电信号分析 matlab 运用matlab仿真脑电信号，进行时域，频域等分析。

读取EEG的edf文件，输出信号为平均导联