EEGLAB合辑 | 第四节 提取数据周期

​要研究连续记录数据的事件相关脑电图动力学，我们必须通过从EEGLAB主用户界面选择Tools>extract epochs来提取锁定到感兴趣事件的数据周期（例如，锁定到一类实验刺激集的数据周期）。
关键步骤7：提取数据周期

单击弹出的pop_epoch.m窗口的右上角标记为“…”的按钮，该窗口将调出一个列出可用事件类型的浏览器框。

在这里，选择事件类型square（在这个实验中，选择square目标刺激集），然后按OK。您也可以直接在pop_epoch.m窗口的上部文本框中键入选定的事件类型。

在这里，保留默认的时间限制（从时间锁定事件之前的1秒到时间锁定事件之后的2秒），如果需要，请为新数据集添加一个描述性名称，然后按确定，将会弹出一个新窗口，这为更改数据集名称和/或将数据集保存到磁盘文件提供了另一个机会。
此时，编辑数据集描述可能非常有用，将新数据集的确切性质存储在数据集本身中，以备将来参考，通过按描述来执行此操作，接受默认值，然后输入OK。

然后会弹出另一个窗口，以便于删除无意义的epoch基线偏移，下一节将讨论此操作。
在本例中，刺激锁定窗口为3秒长，通常最好提取较长的数据周期，如这里所示，以便在较低的（<<10hz）频率下进行时频分解。

删除基准值
当数据周期之间存在基线差异（例如，那些由低频漂移或伪影引起的差异）时，从每个周期中删除平均基线值将很有用，没有有意义的解释如果遗留在数据中可能会使数据分析失真。
关键步骤8：删除基线值
提取数据后，将自动弹出以下窗口。通过选择菜单项“Tools”>“Remove baseline”，也可以直接调用它。

在这里，我们可以指定每个周期的基线时间段（以毫秒为单位），每个周期中用于计算删除原始周期数据集的平均值的延迟窗口默认情况下由基线删除的数据集覆盖。
注意：没有统一的“最佳”方法来选择基线期或基线值，如果分析的目的是定义在时间锁定事件之后发生在数据中的转换，则使用激励前周期中的平均值（默认为pop_rmbase.m）对许多数据集有效，默认情况下，将对所有通道数据执行基线删除。
但是，您也可以按类型选择特定的通道（可以在编辑通道信息时指定），也可以手动选择它们，单击“ …”按钮以查看可供选择的类型/通道的列表，按“确定”减去基线（或按“取消”不删除基线）。

探索步骤：保存新数据集
正如上面所解释的，现在是用一个新名称保存epoched和baseline-removed数据集的好时机，因为我们将广泛使用这些数据epoch。您还应该将连续数据集单独保存在磁盘上，以允许以后对各种分析进行任意重新报告。
要保存当前数据集，请从EEGLAB菜单中选择文件>保存当前数据集或文件>将当前数据集另存为，（在本例中，这两个菜单项是等效的，因为我们尚未保存此数据集）。

将出现下面的“文件浏览器”窗口，输入数据集的名称（应以文件扩展名.set结尾），然后按SAVE（下面）和OK（上面）将保存数据集，包括其所有辅助信息、事件、通道位置、处理历史等，以及您自己添加的任何唯一结构字段—请参阅脚本编写教程。

下一个教程将讨论平均抽取的数据集的数据周期。

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