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一、全局参数 Trigger 定义二、批量循环主体for si 1:length (subj)Step 1加载预处理文件移除 ICA 伪迹成分bad_ICAs从ICA_Components.xlsx读取每个被试预先标定好的眼电 / 肌电 ICA 成分pop_subcomp直接剔除 ICA 成分不重构数据。Step2坏道球面插值注意这个插值写法不是 pop_interp 自带的简单调用手动在 EEG.data 插入 NaN 行还原被删掉的坏道再用球面插值补全匹配你预处理阶段移除的坏电极。Step3Epoch 分段、导入预定义坏试次基线校正✅核心特点删除坏试次直接把坏 epoch 的数据赋值为 NaN。 好处保留所有试次索引顺序不变后续行为数据和 EEG 试次一一匹配不会出现试次错位 缺点后续提取 ERP 必须用nanmean叠加平均不能直接mean。Step4试次标记解析epoch.STIM遍历每个 epoch提取时间 0 点的 trigger 编号存入STIMmksmat汇总矩阵每一行 [被试 ID, trigger 编号]用来和行为 csv 对齐分类Self_mark → 1Other_mark →2对应 RecipientSelf/OtherStep5单被试质量控制 QC 绘图两张 PNG三、全局数据汇总 保存 S3代码用处
一、全局参数 Trigger 定义二、批量循环主体for si 1:length (subj)Step 1加载预处理文件移除 ICA 伪迹成分bad_ICAs从ICA_Components.xlsx读取每个被试预先标定好的眼电 / 肌电 ICA 成分pop_subcomp直接剔除 ICA 成分不重构数据。Step2坏道球面插值注意这个插值写法不是 pop_interp 自带的简单调用手动在 EEG.data 插入 NaN 行还原被删掉的坏道再用球面插值补全匹配你预处理阶段移除的坏电极。Step3Epoch 分段、导入预定义坏试次基线校正✅核心特点删除坏试次直接把坏 epoch 的数据赋值为 NaN。 好处保留所有试次索引顺序不变后续行为数据和 EEG 试次一一匹配不会出现试次错位 缺点后续提取 ERP 必须用nanmean叠加平均不能直接mean。Step4试次标记解析epoch.STIM遍历每个 epoch提取时间 0 点的 trigger 编号存入STIMmksmat汇总矩阵每一行 [被试 ID, trigger 编号]用来和行为 csv 对齐分类Self_mark → 1Other_mark →2对应 RecipientSelf/OtherStep5单被试质量控制 QC 绘图两张 PNG三、全局数据汇总 保存