基于matlab的脑电原始数据带滤波

Question

我有一些原始的脑电图数据，在csv文件捕获使用Emotiv作为实验的一部分，我正在为我的本科论文。我上传了一个文件这里供参考。我希望对某些波段的数据进行带通滤波。

• 德尔塔(1-4Hz)
• 西塔(4-8Hz)
• 阿尔法(8-13赫兹)
• β(13-30 13)
• 和伽马(36- 40赫兹)

由于我在Matlab中相对较新，我如何才能做到这一点？我知道类似的问题已经存在，但它们不适用于我的情况，因为我正在使用Emotiv EPOC来捕获EEG数据。

Answer 1

您可以尝试使用EEGLab，一个开放源码的环境，用于电生理信号处理的matlab。这个工具箱接受像您这样的文本输入，并且有几种过滤方法，如

function EEGfiltered = eeg_filter(EEGinput,sample_freq,lcf,hcf,order);

% eeg_filter - apply a butterworth polynomial filter
% 
%   Usage : EEGfiltered = eeg_filter(EEGinput,sample_freq,lcf,hcf,order)
%
%   - input arguments 
%       EEGinput    : eeg data - M samples x N channels x P epochs
%       sample_freq : sampling frequency
%       lcf         : low cutoff frequency (highpass, default 0.01)
%       hcf         : high cutoff frequency (lowpass, default 40)
%       order       : butterworth polynomial order (default 2)
%
%   - output argument
%       EEGfiltered : filtered EEGinput;

注意脑电数据处理的特异性。例如，filtfilt函数在timeseries的最后一点上的基线，因此有必要在过滤之后调用eeg_baseline。遵循EEGLab教程将避免许多缺点。