运动想象脑电数据预处理

运动想象脑电（EEG）数据预处理是神经科学和机器学习中对实验数据进行分析的关键步骤。它包括多个子任务，目的是消除噪声、标准化信号、提取有用特征，并为后续的分析如事件相关电位（ERP）、频率分析或连接性研究做好准备。以下是运动想象脑电数据预处理的一些主要环节：

1. 数据采集：首先，从被试头部放置的电极阵列（例如10-20系统）记录到的原始EEG信号。

2. 去噪：使用方法如平均参考、肌电图（EMG）去除肌肉活动导致的干扰，以及低通滤波器消除电源线噪声和电源干扰。

3. 基线校正：通常对基线时间段（比如静息状态）进行调整，使得后续的时间窗口分析更加准确。

4. 电极位置标准化：将每个电极的位置转换到标准头型坐标系统，便于比较不同人的数据。

5. 心率和眼电（EOG/ECG）信号剔除：处理来自心脏和眼睛的干扰，确保专注于大脑活动。

6. 时间序列同步：如果有多模态数据（如fMRI或EEG-fMRI），确保各模态的数据在时间上对齐。

7. 特征提取：可能包括频域分析（如功率谱估计）、事件相关潜在（ERP）分析或瞬态特征提取。

8. 分段和窗宽选择：根据实验设计选择适当的窗口大小（如事件相关窗）和采样率来分析特定的事件响应。

9. 检查和质量控制：可视化预处理后的信号，确保没有明显遗漏或异常。