学脑电的小伙伴对 matlab 软件和 eeglab 插件一定不会陌生，它们是脑电数据分析过程中的重要法宝。在对脑电数据进行分析处理之前需要先安装 matlab，在 matlab 中调用 eeglab 插件。在收集脑电数据的过程中，我们收集到的数据不可避免的会受到一些干扰，但是我们在进行分析之前需要相对干净的数据，所以脑电数据处理过程中最重要的一步就是对数据进行预处理。预处理做得好，能够帮助我们有效地提高脑电数据的信噪比哦。

1. 导入数据

2. 定位电极点

3. 剔除无用电极（眼电、心电、肌电等）

4. 重参考（双侧乳突、全脑平均、零参考）

5. 滤波（高通、低通、陷波等）

6. 降采样率（选做）

7. 根据 marker 分段

8. 剔除坏段和插值坏导

9. Run ICA（保存）

10. 剔除眼电、噪声成分

11. 保存数据

②加载我们之前采集好的脑电数据。如果数据类型为.cnt，选择File-- Import data--Using EEGLAB functions and plugins--From Neuroscan.CNT file，点击OK；数据类型为.set，选择File--Load existing dataset进行数据加载。

③接下来，看看eeglab界面中每个选项所代表的含义。

④查看数据，即检查数据质量。点击Plot-- Channel data(scroll)，查看每个通道的数据，可记录坏导，便于后期进行插值。

 

②查看电极点定位情况。点击Plot 2-D会出现右侧所示电极点的平面图。如若不能成功定位电极点可能存在以下情况：该电极点的名称不准确，则将电极点改为标准名称，再重新定位；电极位置不准确，如果不是国际排布系统，则可以向厂家要电极点的坐标位置信息。注：如若重新定位了电极位置，则需要点击下方界面上的Look up locs按钮来更新位置信息。

③定位完成后的eeglab界面会出现以下变化。

②删掉无用电极点后的eeglab界面变化如下。

 

②进行重参考后的eeglab界面变化如下。

有两种方法进行滤波。在EEGLAB中进行滤波：点击Tools--Filter the data--Basic FIR filter (new，default)。在ERPLAB中进行滤波：点击ERPLAB--Filter&Frequency Tools--Filter for EEG data。

①在EEGLAB中进行滤波。注：如若版本较老，则不推荐同时进行高通和低通滤波，新版本没有限制。

①在ERPLAB中进行滤波。

①点击Tools--Change sampling rate。我们知道采样率的单位是Hz，表示一秒内记录的数据点个数，采样率为1000Hz代表一秒内采集了1000个数据点。一般降采样率是为了提高计算速度，现在的电脑配置一般较高，算力较好，那么降不降采样都是OK的，这一步骤，大家可以按需进行选做（可做可不做）。这里将采样率降至500Hz。

②降采样率后的eeglab界面变化如下。

②点击Tools--Interpolate electrodes，然后选择Select from data channels，选择要插值的坏导。

②跑完ICA后的eeglab界面变化如下。

③点击Tools--Remove components。上一步②中将需要删除的成分从ACCEPT变成REJECT之后，还需要把这些选中的成分移除，才算完成了剔除眼电、噪声成分这个步骤。

保存数据，完成预处理~