if strncmp(ele_selection,'yes',2) if strncmp(hemisphere, 'contralateral',3) ele = all_ele_info(subID).contralateral_chan; elseif strncmp(hemisphere, 'ipisilateral',3) ele = all_ele_info(subID).ipisilateral_chan; else ele = {1:size(EEG.data,1)}; all_ele_info(subID).chan_num = length(ele{1,1}); end 解释下每行意思

以下是对上述每一行代码的解释：

- 第1行：使用`strncmp`函数判断字符串`ele_selection`的前两个字符是否与字符串"yes"相同。
- 第3行：如果`hemisphere`的前三个字符与字符串"contralateral"相同，执行以下代码块。
- 第4行：将`all_ele_info`结构体中`subID`对应的`contralateral_chan`赋值给变量`ele`。
- 第6行：如果`hemisphere`的前三个字符与字符串"ipisilateral"相同，执行以下代码块。
- 第7行：将`all_ele_info`结构体中`subID`对应的`ipisilateral_chan`赋值给变量`ele`。
- 第9行：如果上述两个条件都不满足，执行以下代码块。
- 第10行：将变量`ele`赋值为一个大小为EEG数据的行数的向量。
- 第11行：将`all_ele_info`结构体中`subID`对应的`chan_num`赋值为变量`ele{1,1}`的长度。

这段代码的作用是根据不同的条件来决定变量`ele`的赋值，该变量表示选择的电极。具体实现可能需要进一步的代码。如果您有更多问题，请随时提问！

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eles = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; eles = [eles ele_tmp]; clear ele_tmp end data_tmp = EEG.data(eles,:,:); EEG.data = data_tmp; EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear eles data_tmp eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'WM',2) %channel selection if strncmp(hemisphere, 'contralateral',3) reref_ele = all_ele_info(subID).WM_ref_contralateral; end data_ref = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; ref_tmp = reref_ele(iele); data_tmp = EEG.data(ele_tmp,:)-repmat(EEG.data(ref_tmp,:),length(ele_tmp),1); data_ref = cat(1,data_ref,data_tmp); fprintf('code need changed') EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear data_tmp ele_tmp ref_tmp end EEG.data = data_ref; clear data_ref; eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'avg',4)

这段代码是对EEG数据进行参考修正的部分。根据不同的参考类型（reref_type），选择不同的参考策略。

如果参考类型为'none'，则不进行任何参考修正，直接跳过。

如果参考类型为'CAR'，则使用平均参考（Common Average Reference）进行修正。首先将所有电极的数据保存在eles变量中，然后通过循环将每个电极的数据保存到ele_tmp变量中，并将ele_tmp添加到eles变量中。接着，根据eles变量的索引，从EEG.data中提取相应的数据，并更新EEG.data和EEG.chanlocs。

如果参考类型为'WM'，则使用工作记忆参考（Working Memory Reference）进行修正。在这种情况下，根据hemisphere变量的值选择参考策略。如果hemisphere为'contralateral'，则选择对侧通道作为参考电极。首先将每个电极的数据减去相应参考电极的数据，然后将修正后的数据保存在data_ref变量中。最后，更新EEG.data和EEG.chanlocs。

如果参考类型为'avg'，则使用平均参考修正。在这种情况下，直接跳过这部分代码。

最后，通过调用eeglab的redraw函数来更新EEG数据。

EEG.chanlocs(badchaninfo)=[]; EEG.nbchan=136; EEG.data(badchaninfo,:)=[]; for ichan=1:length(EEG.chanlocs) EEG.chanlocs(ichan).labels=EEG.chanlocs(ichan).labels(5:end); if ~isempty(strfind(EEG.chanlocs(ichan).labels,'-Ref')) EEG.chanlocs(ichan).labels=EEG.chanlocs(ichan).labels(1:end-4); end end % % for jchan=147:length(EEG.chanlocs) % EEG.chanlocs(jchan).labels=EEG.chanlocs(jchan).labels([1 3:end]); % EEG.chanlocs(jchan).labels=['c' EEG.chanlocs(jchan).labels]; % end %notch filter if strncmp(notch_filter,'yes',3) f_line = p.notch_fre; for fl = 1:length(f_line) data_tmp = double(EEG.data); data_nf = notchfilter(data_tmp, EEG.srate, f_line(fl)); EEG.data = data_nf; clear data_nf data_tmp end end %band-pass filter if strncmp(band_filter,'yes',3) data_f = ft_preproc_bandpassfilter(EEG.data,EEG.srate,p.filter_limits); EEG.data=data_f; clear data_f end %if isempty(EEG.chanlocs) %repalce ele names load(regions_file); ele_regions=ele_regions_data(subID).ele_regions; for i=1:EEG.nbchan if ~isempty(strfind(ele_regions{i,2},'_')) chan_name=strrep(ele_regions{i,2},'_',''); else chan_name=ele_regions{i,2}; end

这段代码的功能是对EEG数据进行一些预处理操作。

首先，根据`badchaninfo`变量中存储的坏道索引，删除EEG数据结构体中对应的通道信息。然后更新EEG数据结构体中的通道数`nbchan`和数据矩阵`data`。

接下来，通过遍历每个通道的索引，对EEG数据结构体中的通道标签进行处理。首先，删除每个通道标签的前五个字符；然后，如果通道标签中包含"-Ref"，则删除末尾四个字符。

之后是陷波滤波的部分。如果`notch_filter`变量的前三个字符为"yes"，则进行陷波滤波。使用`notchfilter`函数对数据进行陷波滤波，并将滤波后的数据存回EEG数据结构体。

接着是带通滤波的部分。如果`band_filter`变量的前三个字符为"yes"，则进行带通滤波。使用`ft_preproc_bandpassfilter`函数对数据进行带通滤波，并将滤波后的数据存回EEG数据结构体。

最后是更新通道标签的部分。根据预先保存的电极区域信息文件`regions_file`，加载每个通道对应的区域信息。然后根据区域信息对通道标签进行修改，去除下划线和添加前缀。

代码中还有一段被注释掉的部分，似乎是用于替换电极名称的代码，可以根据需要取消注释并使用。

这些代码主要是对EEG数据进行了坏道处理、滤波操作和通道标签的修改。具体的函数实现可能需要进一步的代码。如果您有更多问题，请随时提问！