matlab代码影响-EEG_Connectivity_BrainHack_2019:视觉注意力/与任务相关的功能连接/格兰杰因果关系

matlab代码影响对EEG单一试验和连接组进行分类 这是我于2019年8月5日至30日进行的项目的仓库。 __目标：使用机器学习工具（例如MNE库）对EEG任务相关的单项试验和功能连接进行分类。 理论：检查我的 原始数据：头皮脑电图数据-Biosemi-512 Hz-64电极-50位健康的人（.bdf） 任务：视觉空间注意任务（每个受试者每个主要状况约250次试验） 预处理数据（从EEGLAB到PYTHON） 对于ERP：在连续信号（Raw，.bdf）上闪烁并过滤假象，然后在ERPLAB / EEGLAB上进行分段（.set + .ftd） 对于wPLI：在连续信号上，应用SCD（Raw，.bdf），闪烁并过滤假象，选择14个电极，进行Beta和Gamma过滤，并进行Hilbert变换，并应用wPLI（.erp），然后进行10 ICA（connectomes）（。mat） ） 数据维度以纪元形式构建，以符合Python流程（最初为EEGLAB / MATLAB） 目标（1）随时代而定分为2个类：出席与否 言语上的问题：每个时期，作为电压信号（ERP）或特征权重（ICA），将成为两态分