插值坏道(2021.6.14更新)

在平均参考和ICA之前插值坏道的主要原因如下:

  1. 最小化半球偏差。假设你有64个通道,你去掉了16个右半球的通道,直接做平均参考时,左半球的比例/权重会更高。
  2. 平均参考后的IC地形图是零均值的,这样的地形图很容易去评估。否则,你的地形图会是全红/全蓝的(尽管如此,你可以重新定义颜色映射的尺度)。
  3. 如果你在ICA之后插值,你没有办法插值ICA权重EEG.icaweights或ICA空间EEG.icasphere,这会导致后续处理中的问题。就比如说,你可能需要在Cz 电极处计算组水平独立成分(IC)的反向投影。但如果部分被试的 Cz 电极已被剔除,就无法进行该计算。

EEGLAB默认插值方法是球面样条插值,但会引入秩问题:因为非线性插值后的数据不会导致明显的秩亏损,相反,它会增加一个额外的维度,该维度的特征值近乎为0,就比如$<10^8$。换句话说,条件数(condition number)很高,这意味着矩阵是病态的。这样一个小的特征值数值上近似于0,但对我们的ICA算法实际上是0,因此会产生“幽灵IC”的问题,等等。

平均重参考

若脑电信号由皮层中偶极电流分布产生且不存在外源,则根据电荷守恒定律,在任意时刻,电位的正负变化总量相等。因此,头皮电位地形图的总和应为零。通过重参考至平均通道值,我们假设不存在电荷产生,即不存在单极源与汇。在实际应用中,平均参考会使所有 ICA 头皮地形图的总电位为零(即红色区域与蓝色区域始终相互平衡)。

(2016 年 8 月 24 日更新)

另外需要注意的是,平均参考通常对抑制工频噪声非常有效。据笔者经验,某些工频噪声无法通过 CleanLine 去除,原因是工频噪声频段的振幅包络波动时间常数较短(你可以对数据仅做工频带通滤波,观察其时程曲线来直观确认这一点),而这类噪声可通过平均参考消除。笔者推测这与共模抑制有关。无论如何,建议先进行平均参考,再运行 CleanLine。

去除线噪声

CleanLine plugin,并不是一个标准的频率滤波器,但使用了一个滑动窗去自适应地评估需要减去地正弦信号幅度,它不会在EEG频谱上产生一个凹坑。

关于参数设置,步长设为和窗口大小相等,其他默认。参考Nima’s PREP paper,在跑这个函数之前,数据地非平稳性应该经过高通滤波器来解决。

也有一些CleanLine不能充分抑制线噪声的例子。大多数情况下,原因是线噪声是非平稳的。可以看下面的截图。F4 通道的包络宽度在时间上保持恒定,这表明该通道数据具有平稳性,CleanLine 算法在该通道上应能表现良好。

但请注意,其他大多数通道的 60Hz 包络存在明显波动,且其时间常数短于 CleanLine 典型滑动窗长(默认 4 秒)。这说明数据不满足平稳性假设,CleanLine 在这些通道上效果不佳(我曾调整过参数,但始终未能改善)。你可以在自己的数据上轻松验证这一点,例如在 EEGLAB 中设置滤波参数为 “低频截止 = 高频截止 = 60Hz”。如果不幸出现上述情况,你需要改用传统陷波滤波器,或使用低通滤波器在工频频率之前进行截断。

图1 CLEAN流程图

补充说明:如果观察到谐波(如 60Hz 和 120Hz),这类信号在时域上并非恒定 60Hz 与 120Hz 正弦波的简单叠加,而是表现为 60Hz 信号伴随尖锐的波峰和 / 或波谷。换句话说,120Hz 分量仅以相位耦合的形式偶尔出现。在这种情况下,我认为SIFT(Source Information Flow Toolbox,做源域因果分析) 的假设不再成立,算法将失效。即使你在功率谱密度图上看到 120Hz(或其他谐波峰值)有所降低,也不代表相位耦合的谐波被特异性去除了 ——SIFT 并不是以这种方式工作的。

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这是我的第一篇笔记内容!

哈哈哈哈哈哈,于2026/3/19,胡汉三成功地调试出了自己的博客网站,希望能继续努力,写出自己的第一篇博客!

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