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数据采集
脑机数据获取与分析关键步骤
数据采集- 如何获取有效脑机数据 EEG信号为研究大脑的活动机制提供了宝贵的信息，但同时EEG信号包含了大量除了大脑以外的其他噪声源产生的 电活动。目前为止，还没有任何算法可以完全拯救糟糕的数据，也无法通过后续处理神奇地修复信号。因此，在采 集过程中，获得干净的有效数据就显得非常重要；我们需要在脑电采集过程中采取一些措施来减少噪音的干扰
采集软件
通道数和采样率
根据数据采集需求，选择适合的通道数和采样率。通道数越多，空间分辨率越高。采样率越高，信号的时间分辨率 越高
阻抗检测
确保电极与皮肤之间的接触良好。低阻抗值意味着高质量的记录，表明所记录的信号主要反映了大脑内部的活动， 而非周围环境带来的伪影。为保证信号质量，实验室实验通常要求阻抗值低于 10   kΩ
采集过程
环境
在安静、光线适宜的环境中进行数据采集，避免外界干扰和噪声。建议所有被试尽量保持相同的脑电记录环境，除 非环境本身是实验的自变量。
被试
选择具有代表性的被试群体是获得高质量脑电数据的重要保证。同时，在数据采集过程需要让被试保持放松，并专 注于任务上。如果被试缺乏动力或感到疲惫，可能会在实验任务中表现更差，同时引入肌肉噪声或运动伪迹。可以 通过与被试聊天、讲解实验中的注意事项（如控制头动）、设置合理的实验长度，以及巧妙地设置被试费来避免上 述问题。
在设计EEG实验之前，首先要明确采集的具体目标，从而在实验设计中选择合适的任务和测量指标。 如图像、视频、闪光等， 用于诱发视觉相关的脑电反应。 如音调、语音、音乐等， 用于诱发听觉相关的脑电反应。 如手指敲击、握拳等， 用于研究运动相关的脑电活动。 EEG实验的任务类型多种多样，常见的有认知任务（如记忆任务、注意力任务等）、情绪诱发任务（如观看情绪图 片、听情绪音乐等）和运动任务等。值得注意的是，由于刺激材料选择时需要注意的因素繁多，所以只要不违背实 验目的，推荐使用知名度高、被广泛使用的数据库。 事件相关电位（ERP）中的某些成分只能持续几毫秒，且波幅也很小。因此，如果没有精准的同步性，这些成分就 可能随时间被淹没，无法探测到。如果ERP测量的与视觉刺激的起始时间有关，那么对于刺激开始（毫秒级精度） 的标记则十分重要。 每个事件诱发的脑电信号通常需要数百毫秒才能回到静息状态，在此之前如果第二个事件已经出现，那么所诱发的 ERP效应就会和前面一个事件的残余影响混杂在一起，因此，多数时候需要延长事件之间的时间距离。此外，研究 者通常会让两个事件的时间距离随机化。如果事件A、B之间的时间距离是固定的，被试就可以在事件A后准确地预 计事件B，同样会污染事件B的基线时间窗。 01. 确定采集目标： 02. 任务和实验材料： 03. 锁时性： 04. 时间间隔： 视觉刺激 听觉刺激 运动任务 实验设计 Experimental Design 在设计EEG实验之前，首先要明确采集的具体目标，从而在实验设计中选择合适的任务和测量指标。 如图像、视频、闪光等， 用于诱发视觉相关的脑电反应。 如音调、语音、音乐等， 用于诱发听觉相关的脑电反应。 如手指敲击、握拳等， 用于研究运动相关的脑电活动。 EEG实验的任务类型多种多样，常见的有认知任务（如记忆任务、注意力任务等）、情绪诱发任务（如观看情绪图 片、听情绪音乐等）和运动任务等。值得注意的是，由于刺激材料选择时需要注意的因素繁多，所以只要不违背实 验目的，推荐使用知名度高、被广泛使用的数据库。 事件相关电位（ERP）中的某些成分只能持续几毫秒，且波幅也很小。因此，如果没有精准的同步性，这些成分就 可能随时间被淹没，无法探测到。如果ERP测量的与视觉刺激的起始时间有关，那么对于刺激开始（毫秒级精度） 的标记则十分重要。 每个事件诱发的脑电信号通常需要数百毫秒才能回到静息状态，在此之前如果第二个事件已经出现，那么所诱发的 ERP效应就会和前面一个事件的残余影响混杂在一起，因此，多数时候需要延长事件之间的时间距离。此外，研究 者通常会让两个事件的时间距离随机化。如果事件A、B之间的时间距离是固定的，被试就可以在事件A后准确地预 计事件B，同样会污染事件B的基线时间窗。 01. 确定采集目标： 02. 任务和实验材料： 03. 锁时性： 04. 时间间隔： 视觉刺激 听觉刺激 运动任务 实验设计 Experimental Design
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