MATLAB实现的TMS-EEG数据高级自动预处理管道

标题中提到的“下采样matlab代码”指的是在数字信号处理领域中，为了减少数据量、节省存储空间或减少计算负担而使用的一种技术，它通常涉及到将高频率的信号转换成低频率的信号。在脑电图（EEG）信号处理的上下文中，下采样可以降低信号的采样率，有助于减少后续处理的数据量。 描述中提及的“高级工件去除（AARATEPP）”是一种自动化处理经颅磁刺激（Transcranial Magnetic Stimulation，简称TMS）和脑电图（Electroencephalography，简称EEG）联合应用数据的方法。TMS是一种无创的神经刺激技术，而EEG能够记录大脑活动产生的电位变化。在结合使用时，可以进行大脑功能研究。AARATEPP管道的目的在于清除TMS过程中产生的噪声和伪迹，提高EEG数据的质量，从而使研究者能够更准确地分析大脑活动。 描述还提到此代码库被描述于2021年第十届国际IEEE/EMBS神经工程会议（NER）的一篇文章中，说明了该管道包含的具体处理阶段，包括： 1. 工件插值：使用自定义自回归混合模型来插值去除噪声。 2. 下采样：降低信号采样率。 3. 基线校正：调整信号以减少或消除基线漂移。 4. 高通滤波：移除低频噪声。 5. 不良频道识别：自动识别并处理坏道。 6. 声音和衰减成分的去除：去除与TMS相关的伪迹。 7. 伪像插值：使用插值方法处理伪像。 8. 线路噪声过滤：消除电网频率（如50Hz或60Hz）的干扰。 9. ICA（独立成分分析）：分离独立源信号。 10. IC拒绝：基于ICLabel和其他规则移除特定的IC成分。 11. 低通滤波：限制信号频率上限。 12. 平均参考：对电极信号进行平均，作为参考。 使用说明部分指出，要想使用这个管道，首先需要确保EEGLab环境已经安装并配置在MATLAB环境中。EEGLab是一个用于EEG数据分析的开放源代码Matlab工具箱，提供了广泛的数据处理和分析功能。用户需要将整个AARATEPPipeline下载至指定文件夹，并使用Matlab的addpath函数将该文件夹路径添加到Matlab的搜索路径中。 【标签】“系统开源”意味着这个项目是公开的，用户可以根据项目的许可协议自由地使用、修改和分发代码。这对于希望在现有研究基础上进行进一步研究和开发的科研人员尤其有用。 最后，【压缩包子文件的文件名称列表】中的"AARATEPPipeline-master"暗示这是一个存储库的主分支。通常，版本控制系统如Git会有一个主分支（master），它包含当前稳定版本的代码。这表明用户可以从该项目的官方托管位置（如GitHub）下载这个主分支的最新稳定代码，然后在自己的Matlab环境中运行它。