ERP 数据处理流程总结(详细版)解析

点住Raw Data,将其拉到Root处。
11、使用模板
将模板拖到被试的Raw Data处即可
打开模板
Biblioteka Baidu
找到自己所存的模板文件
12、所有被试数据平均
这里填入第9步Step5后生成的文件的名称 选择有效的被试数据
13.1 导出平均波幅
选择时间窗 此处填第9步Step5后生成的文件名， 中间用逗号分开
-1.0 µV
432 - 600 ms
0.0 µV
选中，右击
取消组合后，可以进行编辑
-1.0 µV
432 - 600 ms
0.0 µV
另外，关于重设参考电极还有另外一种做法：
所有电极减去新的参考电极的1/2，新的参考电极（本例 中为HEOR）和眼电不必。
合并两部分数据
有时可能一个被试的数据被分成了两部分记录，进行数据分析的时候就需要 将这两部分数据合并成为一个数据了。
Step3完成后，会生成一个文件，默认名称为Peaks。
每个被试的每个条件下完成此步后，才可以导出峰值。
此处填Peak Detection中Step2中Name那一列的名称
此处填Peak Detection中 Step3后生成的文件名称
14、进行差异波的比较
比如，要比较GAR与GAF的差异。先选中GAR，双击
输出的文件名称
选取有效的被试数据
13.2 导出峰值
导出峰值和导出平均波幅有些不同，它需要在前面的每个被试的数据处理 中再加进一步Peak Detection。 Peak Detection这一步是在第9步之后进行。双击第9步的Step5之后生成的 文件，进行如下的操作：
- 为最小值，+ 为最大值
1、找到路径
双击
2、重设参考电极
3、去眼电
4、滤波
5、总分区
选取所有有用的Marker
6、基线校正
7、去伪迹
根据参考文献来选择标准
8、基线校正
9、分条件进行分区和平均
分条件进行分区的情况和总分区的操作是一致的，只是选择的Marker不同。 总分区的时候，将所有需要需要的Marker都选中，而分条件进行分区的时 候，选取的是各个条件下的Marker。
点击此处
选中GAF
再进行基线校正
上步完成之后，生成文件如下：
通过这些标尺来调节
15、画地形图
比如做刚才的差异波的N4的地形图，选取时间窗430-600ms。
右键
自定义标尺 单击此处自定义彩图
拖动此处，让地 形图界面最大化
点击，进行复制
粘贴到PowerPoint中可进行编辑。
Step1: Segmentation（分区） Step2: Baseline Correction （基线校正） Step3: Average （平均） Step4: Baseline Correction （基线校正） Step5: 最好重命名
以上步骤之后，一个条件下的分区和平均就做完了。再做第二个条件下的 分区和平均时，要回到第8步的基线校正的位置，双击这一步再继续。
Average
10、保存模板
在Analyzer这个软件里面，相同的操作可以通过拖动或者使用模板的 方式让重复的操作自动运行。
第9步操作完成之后，一个被试的数据就处理完毕了。可以将第一个 被试数据的处理过程保存成模板，然后运用模板让后面的被试的数据 处理过程自动运行。当然，前提是这个被试数据处理的过程是正确的。
在本例中，chenshiwen和chenshiwen2其实是一个被试的两部分数据，现在 需要将chenshiwen2的数据合并到chenshiwen中。
右击
基本到此，欲知更加详细的信息，请查询Brain Vision Analyzer安装目 录下的使用手册。
ERP 数据处理流程
说明：
• 此流程是基于BP的Brain Vision Analyzer 1.05。数据也是基于BP设 备所采集到的数据。
• 以下流程中的图片是在数据处理好后再重新进行的截图，与第一遍进 行处理时的界面会有所不同。
• 进行数据处理前先确保数据的完整性。每个被试都有3个文件。
• 本流程仅供参考，出错之处还望指出。