编号：D480
大小：28M
环境：Matlab2020b
简介：用ICA技术去除伪影并确定哪个成分对生成阿尔法节律贡献最大。
文件“Patient1.mat”和“Patient2.mat”包含13个通道的单导联EEG信号（Fs=128Hz），这些信号在三个5分钟的阶段采集自两名患者：
初始松弛阶段（R1）；
任务：使用鼠标（T）回答，进行算术运算；
最终松弛阶段（R2）；
文件“W_patient1.txt”和“W_patient2.txt”分别包含患者1和2在应用EEGLAB实现的ICA技术后导出的分层矩阵W。
EEGLAB返回的拓扑图分别保存在患者1和2的“Sub1_TopologicalMap.png”和“Sub2_TopologicalMap.png”中。通过观察它们，可以识别伪影成分，并将其去除以清除信号。
在“main_EEG_task.m”中，每个通道中信号的独立分量（IC）被重建，并且由于IC，还可以识别哪个分量对阿尔法节律的产生贡献最大。

运行展示

主界面

这里我选择的“1”

这里我选择的“The whole signal”

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频