二、EEG信号介绍1_EEG信号介绍1.1导入一例原始数据1.2通道定位绘制地形图1.3去除无用电极1.4滤波1.5分段基线校正1.6去除坏段1.7ICA独立成分分析去伪迹1.8极端值去伪迹1.9重参考完整代码单个数据处理大量数据处理

//讲座内容1、近红外光谱基本理论、近红外光谱仪基本原理2、近红外光谱数据采集方法(样品制备、附件选择)3、近红外光谱预处理方法(去噪、一阶/二阶导数、基线校正等)4、常用化学计量学方法(机器学习、深度学习方法

前文介绍：橡皮筋基线校正提取修正范围defget_portion_interest(x,y,bir):birlen=np.array(bir.shape[0])#用于获取bir的行数，也就是要提取信号的区域数量

往期内容：非对称重加权惩罚最小二乘平滑的基线校正-1参考文章：Baselinecorrectionusingasymmetricallyreweightedpenalizedleastsquaressmoothing-Analyst

基于惩罚最小二乘法的基线校正方法已成功地应用于各种光谱分析中。该方法通过估计基线来迭代地改变权重。如果信号低于先前拟合的基线，则给予大权重。

介绍橡皮筋基线校正是一种用于数据处理和插值的方法。其原理是通过找到数据点集合的凸包，并使用插值技术在凸包的顶点之间创建一条称为基线的曲线。

采用Python实现一下光谱预处理，原理讲解见：光谱数据处理及定量分析_Dfreedom.的博客-CSDN博客_光谱算法Python代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.signalimportsavgol_filter#-----数据读取-----#x=np.array([])#波数y=np.array([])#幅值#--

同样，为了厘清思路，本文依然会划分为几个部分：基线校正是什么？为什么需要基线校正？基线校正的适用场合和一般使用方式基线校正是什么？

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：本文共同解决了色谱图基线校正和降噪问题。

目录四、脑电信号的预处理及数据分析要点4.1脑电基础知识回顾4.2伪迹4.3EEG预处理4.3.1滤波4.3.2重参考4.3.3分段和基线校正4.3.4坏段剔除4.3.5坏导剔除/插值4.3.6独立成分分析

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源：本文共同解决了色谱图基线校正和降噪问题。

光谱预处理方法基线校正一阶导数用于扣除斜线和曲线背景，基本公式如下xi为第i个样品的光谱，g为窗口宽度二阶导数提高光谱分辨率，基本公式如下平滑处理由光谱仪得到的光谱信号中既含有有用信息，同时也叠加着随机误差

目录EEGLAB下载与安装载入数据绘制脑地形图脑电数据预处理参考转换（Re-reference）滤波改变采样率移除无用电极分段基线校正伪迹去除剔除坏段叠加平均保存数据脑电分类特征提取分类由于我的毕设涉及到脑电信号的处理与分类

(ExtractepochsandRemovebaseline)分段和基线校正6.Artifactrejection(badchannelandepoch)(剔除坏段、插值坏导)7.

目录1、光谱简介2、化学计量学简介3、光谱数据处理流程（以拉曼光谱为例）4、数据预处理4.1归一化4.2滤波4.3基线校正5、特征量提取6、建立数学模型（回归）1、光谱简介光是一种由各种波长（或频率）的电磁波叠加起来的电磁辐射

检测对象近红外光谱数据的主要成分来源于采集环境和设备所导致的基线，或者是所谓的背景，所以在分析建模之前，只有将背景基线从高维的、非零变量的复杂数据中滤除，才能从获得纯光谱数据中选择出分析对象对应的特征数据，目前使用最广的基线校正方法是由中南大学化工学院梁逸曾教授和张志敏老师于

Homer2：可以用来处理.nirs格式的近红外数据，如信号预处理（伪影检测、基线校正、滤波等）、血氧浓度变化、添加mark，观测信号功率谱等。该软件的优点是：用户界面友好和整合的proce

只想看操作的话可以看这篇EEGLAB数据预处理基本步骤定位通道位置删除无用通道滤波分段基线校正重参考降低采样率插值坏导独立主成分分析剔除坏段0.EEGdata首先要认识脑电数据是什么样子。

(ExtractepochsandRemovebaseline)分段和基线校正6.Artifactrejection(badchannelandepoch)(剔除坏段、插值坏导)7.

2.1打开图形模块2.2创建子图2.3添加内容2.4设置轴参数3批处理3.1数据导入3.2删除无用的通道3.3过滤3.4坏电极插值替换3.5计算ICA矩阵3.6人工识别成分3.7分段3.8重新参考3.9基线校正

目录第7步：分割/Epoching第8步：剔除伪影第9步：重参考(Rereference)第10步：基线校正第11步：平均本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer

一上午自己摸索红外实验，基线校正还拿不准方法，百度了下大概了

目录导入数据对数据进行初步认识电极定位移除无用电极重参考重采样滤波分段和基线校正插值坏导ICA剔除ICA成分剔除坏段目视检查法保存数据本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer

目录0.EEGdata1.定位通道数据2.删除无用数据3.滤波4.分段5.基线校正6.重参考7.降低采样率8.插值坏导9.独立主成分分析10.剔除坏段本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区

2016.03.23周三二月十五北京晴15/2上午流变红外连用，光谱图基线校正终于明白了，除了图中向下的峰需要保留外，其它峰都和水平线平行除掉。中午又吃的好撑。