##脑电信号处理（EEG/SEEG）常用的工具

脑电信号处理离不开各种工具的支持，但是并不是所有的人都善于编程，有些没有GUI界面的工具就不太适合普通研究者使用，而工程师可能就更加侧重于API接口的调用，对数据进行分析。因此因人而异。

1. EEGLAB

简介：EEGLAB是美国加州大学圣地亚哥分校Swartz Center for Computational Neuroscience的Scott Makeig教授团队开发的，是EEG和MEG信号处理软件开源化的先行者之一，可能也是目前使用最多的EEG工具箱。

优点：

1、 拥有GUI界面，同时可以方便地进行脚本编程和批处理；

2、 支持读取多种格式的EEG数据，同时也可以根据自己的需要，编写读取特定文件格式的插件程序；

3、 拥有独立成分分析（independent component analysis，ICA）、时频分析（time-frequency analysis，TFA）以及基于ICA的偶极子成像（dipole source imaging）；

4、 拥有针对特定信号处理和分析方法的插件，可以免费下载。

缺点：GUI界面略显古老和死板。

1. MNE

这个我已经在之前的文章介绍了这个模块，是当前Python的主流脑电信号处理模块。特别适合用于脑电的数据挖掘相关的工作。