脑电bct计算关联关系

脑电信号（EEG）分析中，BCT（Brain Connectivity Toolbox）通常用于计算脑区间的关联关系，即研究信号之间的同步性和功能连接。BCT通过几种统计方法来评估脑电图时间序列数据之间的关系，例如：

1. **皮质相关系数（Correlation Coefficients）**：计算两个脑电图通道的时间域内相似程度，反映活动模式的一致性。

% 计算皮质相关系数
corr_matrix = corrcoef(eeg_channels);

2. **格拉姆矩阵（Gram Matrix）**：基于傅立叶变换的功率谱估计，反映频率域内的同步性。

% 计算格拉姆矩阵
fft_data = fft(eeg_channels);
power_spectra = abs(fft_data).^2;
gram_matrix = power_spectra ./ size(power_spectra, 2);

3. **动态互信息（Dynamic Mutual Information）**：衡量两个信号随时间变化的相互依赖性，适用于研究事件相关潜在关联。

% 动态互信息计算
dmi = dmi(eeg_channel1, eeg_channel2, time_window);

4. **小世界特性（Small-world Properties）**：评估脑网络是否具有既高度连接又分散的小环结构，常用于研究大脑的效率和模块化。

% 小世界分析
sw_stats = sw_measures(connected_components(gram_matrix));

以上步骤完成后，通常会使用诸如神经网络分析、聚类分析等方法对这些关联矩阵进行进一步的研究，挖掘潜在的功能模块或疾病相关特征。