Mục đích của cuốn sách này là cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan thực tiễn về các thao tác xử lý dữ liệu được sử dụng để trích xuất các sóng điện não liên quan đến sự kiện (ERP) từ điện não đồ (EEG). Điều này bao gồm các thao tác tiền xử lý nhằm giảm nhiễu và các tín hiệu giả, thao tác trung bình hóa tín hiệu là cốt lõi của việc trích xuất ERP, và các thao tác hậu xử lý được sử dụng để chuyển đổi các dạng sóng ERP thành một tập hợp nhỏ các biến để phân tích thống kê.

Abstract:

The purpose of this book is to provide you with a practical overview of the data processing operations that are used to extract the ERPs from the EEG. This includes preprocessing operations that reduce noise and artifacts, the signal averaging operation at the core of extracting the ERPs, and the postprocessing operations that are used to convert the ERP waveforms into a small set of variables for statistical analysis.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Steven J Luck
Thông tin nhan đề:	Applied Event-Related Potential Data Analysis
Nhà xuất bản:	University of California, Davis
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Điện
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://commons.libretexts.org/book/socialsci-87922
Mô tả vật lý:	182tr
Năm xuất bản:	2025