EEG处理平台
EEG预处理-处理的主流平台是EEGLAB和MNE-Python。
- EEGLAB有用户友好的GUI界面和包罗万象的插件库，对于入门EEG处理的新手小白来说，为了避开代码关卡，选用EEGLAB是一个很不错的选择，可以面向分析和讨论，而不必困于代码实现。用户也可以用EEGLAB的函数制作自动化处理的脚本。
- MNE-Python基于Python语言，调用函数比较方便，有比较成熟和易于查询的教程文档，也有很不错的交流社区。
在使用上，笔者基于MATLAB软件使用EEGLAB，基于Jupyter Notebook使用MNE。具体安装教程和使用方法读者可自行在网络上查询。
EEG参考书籍
《脑电信号处理与特征提取》可以作为一本入门书，特点是几乎概览了现有的处理方法，难度较深，讲解较全但不够细，可在此书的基础上继续详细调研了解。
链接
- 通过网盘分享的文件：脑电信号处理与特征提取（中文+英文+代码数据） 链接: https://pan.baidu.com/s/1m0vN9n6f1znCKLgbzVBhHg?pwd=e9i5 提取码: e9i5https://eeglab.org/tutorials/)
- 脑电信号处理与特征提取_哔哩哔哩_bilibili
EEG预处理流程
参考
[1] BÖTTCHER A, WENDIGGENSEN P, MÜCKSCHEL M, 等, 2026. Standardizing EEG preprocessing for cross-site integration - the CLEAN pipeline[J/OL]. NeuroImage, 328: 121812. DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121812.
[2] Preprocessing — MNE 1.12.0 documentation
EEG处理方法
微状态分析
参考
[1] POULSEN A T, PEDRONI A, LANGER N, 等, 2018. Microstate EEGlab toolbox: An introductory guide[A/OL]. Neuroscience[2026-02-28]. http://biorxiv.org/lookup/doi/10.1101/289850. DOI:10.1101/289850.