AAR插件是MATLAB脚本的集合，实现了几种先进的方法（无论如何在2008年……），用于自动校正EEG中的眼部和肌肉伪影。在相当过时的教程文档中简要介绍了该工具箱的功能，您可以使用.pdf或html格式获取该文档。
该工具箱是作为EEGLAB插件实现的，但是如果您不需要或不想使用EEGLAB的GUI，也可以在没有EEGLAB的情况下使用。当前版本实现了几种全自动的方法来校正眼（EOG）伪影，以及一种自动的方法来校正肌肉（EMG）伪影。
2022-04-18 15:20:34
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EEGLAB学习笔记 EEGLAB界面 基础步骤 载入数据 File>Import data 存为CNT file 添加通道坐标信息 Edit>Channel locations 更改采样频率也能够不改这么数据小一点处理方便 Tools>Change sampling rates 提取数据段 Tools>extract epochs 试了好多组limits(-10 20)~(0,30)之间全部失败
2022-04-14 16:05:41
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eeglab，用于处理EEG，内涵ICA独立成分分析，解压后双击Contents.m即可启动MatLAB（前提需安装MATLAB）,然后在命令行中输入eeglab即可使用
2022-02-27 19:34:50
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ant neuro 脑电采集的 EEProbe .cnt格式的数据，在eeglab中的读取插件。
2021-12-23 21:01:27
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EEG_pre_processing：对多个数据集运行EEGLAB的几个预处理步骤
2021-12-18 09:40:32
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matlab提取文件要素代码
EEGLAB事件相关的PACTools
事件相关的PACTools（PACTools）是一个EEGLAB插件，用于计算单个主题数据中的相位-幅度耦合。
除了计算PAC的传统方法外，该插件还包括互信息相位幅度耦合方法（MIPAC）的即时和事件相关实现（请参阅Martinez-Cancino等人2019）。
该工具箱由位于加利福尼亚州拉霍亚市UCSD的Swartz计算神经科学中心的EEGLAB团队开发和维护。
目录
神经科学中的相位振幅耦合
跨频耦合（CFC）可以指代振荡现象的频率，相位和幅度之间的任何可能的相互作用（
Sotero，2016
）。
该领域中的大多数实验工作都集中在三种类型的CFC上：幅度-幅度耦合（AAC）或协调制，包括双相干的相位-相位耦合（PPC）和相位-幅度耦合（PAC）。
其中，PAC越来越引起人们的关注，因为越来越多的证据表明PAC在脑信息处理中的潜在作用及其在包括癫痫在内的病理条件下的变化（
López-Azcárate等，2010;
De
Hemptinne等，2013
）。
在PAC中，信号内较高频带的瞬时幅度由相同（或不同）
2021-12-12 11:57:15
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调用eeglab批量读取excel文件中的脑电数据并绘制脑电拓扑图，算法可以根据用户输入读取指定列的特征，指定列的数据，并将数据特征映射到图片保存的文件名中。
2021-11-23 20:48:26
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