Якщо помістити металевий диск (електрод) на шкіру, що знаходиться над черепом, можна підібрати напруги, які генеруються в мозку. Це електроенцефалограма або ЕЕГ. ЕЕГ - це дуже складний сигнал, який включає напруги, пов'язані з тисячами різних нервових процесів, які відбуваються в будь-який даний момент часу. Важко витягнути всі ці різні процеси з сирої ЕЕГ, але набір операцій обробки даних може бути застосований до ЕЕГ, щоб витягнути електричні потенціали (напруги), які пов'язані з конкретними подіями, такими як поява нового об'єкта або рух руки. Ці потенціали, пов'язані з подіями(ERP) виявилися дуже корисними для вивчення широкого кола питань у науках розуму та мозку.
Мета цієї книги - надати вам практичний огляд операцій обробки даних, які використовуються для вилучення ERP з ЕЕГ. Сюди входять операції попередньої обробки, які зменшують шум та артефакти, операцію усереднення сигналу в основі вилучення ERP та операції постобробки, які використовуються для перетворення форм сигналу ERP в невеликий набір змінних для статистичного аналізу. Ви будете практикувати ці операції, використовуючи реальні дані та пакет аналізу Matlab ERP з відкритим кодом (ERPLAB Toolbox). Ви також дізнаєтеся, як автоматизувати операції, написавши прості сценарії Matlab. Після того, як ви пройшли вправи в цій книзі, ви повинні бути готові зайнятися аналізом власних експериментів.
Цитувати як: Луцьк, С.Дж. (2022). Прикладний аналіз потенційних даних, пов'язаних з подіями. Лібретексти. https://doi.org/10.18115/D5QG92