ERP-数据处理流程总结(详细版)

ERP数据处理流程,说明：,此流程是基于BP的BrainVisionAnalyzer1.05。数据也是基于BP设备所采集到的数据。以下流程中的图片是在数据处理好后再重新进行的截图，与第一遍进行处理时的界面会有所不同。进行数据处理前先确保数据的完整性。每个被试都有3个文件。本流程仅供参考，出错之处还望指出。,1、找到路径,双击,2、重设参考电极,3、去眼电,4、滤波,5、总分区,选取所有有用的Marker,6、基线校正,7、去伪迹,根据参考文献来选择标准,8、基线校正,9、分条件进行分区和平均,分条件进行分区的情况和总分区的操作是一致的，只是选择的Marker不同。总分区的时候，将所有需要需要的Marker都选中，而分条件进行分区的时候，选取的是各个条件下的Marker。Step1:Segmentation（分区）Step2:BaselineCorrection（基线校正）Step3:Average（平均）Step4:BaselineCorrection（基线校正）Step5:最好重命名以上步骤之后，一个条件下的分区和平均就做完了。再做第二个条件下的分区和平均时，要回到第8步的基线校正的位置，双击这一步再继续。,Average,10、保存模板,在Analyzer这个软件里面，相同的操作可以通过拖动或者使用模板的方式让重复的操作自动运行。第9步操作完成之后，一个被试的数据就处理完毕了。可以将第一个被试数据的处理过程保存成模板，然后运用模板让后面的被试的数据处理过程自动运行。当然，前提是这个被试数据处理的过程是正确的。,点住RawData,将其拉到Root处。,11、使用模板,将模板拖到被试的RawData处即可,打开模板,找到自己所存的模板文件,12、所有被试数据平均,这里填入第9步Step5后生成的文件的名称,选择有效的被试数据,13.1导出平均波幅,此处填第9步Step5后生成的文件名，中间用逗号分开,输出的文件名称,选取有效的被试数据,选择时间窗,13.2导出峰值,导出峰值和导出平均波幅有些不同，它需要在前面的每个被试的数据处理中再加进一步PeakDetection。PeakDetection这一步是在第9步之后进行。双击第9步的Step5之后生成的文件，进行如下的操作：,-为最小值，+为最大值,Step3完成后，会生成一个文件，默认名称为Peaks。,每个被试的每个条件下完成此步后，才可以导出峰值。,此处填PeakDetection中Step2中Name那一列的名称,此处填PeakDetection中Step3后生成的文件名称,14、进行差异波的比较,比如，要比较GAR与GAF的差异。先选中GAR，双击,点击此处,选中GAF,再进行基线校正,上步完成之后，生成文件如下：,通过这些标尺来调节,15、画地形图,比如做刚才的差异波的N4的地形图，选取时间窗430-600ms。,右键,单击此处自定义彩图,自定义标尺,拖动此处，让地形图界面最大化,点击，进行复制,粘贴到PowerPoint中可进行编辑。,选中，右击,取消组合后，可以进行编辑,另外，关于重设参考电极还有另外一种做法：,所有电极减去新的参考电极的1/2，新的参考电极（本例中为HEOR）和眼电不必。,合并两部分数据,有时可能一个被试的数据被分成了两部分记录，进行数据分析的时候就需要将这两部分数据合并成为一个数据了。在本例中，chenshiwen和chenshiwen2其实是一个被试的两部分数据，现在需要将chensh