EEG独立分量分析MATLAB函数工具包发布

资 源 简 介

ICA-EEG-FuncKit是一个专为脑电图数据分析设计的MATLAB工具包，提供完整的ICA处理流程，包含多种算法实现、自动伪迹识别和后处理功能，可高效分离脑电信号中的各种成分。

详 情 说 明

EEG独立分量分析函数工具包（ICA-EEG-FuncKit）

项目介绍

EEG独立分量分析函数工具包（ICA-EEG-FuncKit）是一个专门为脑电图数据处理设计的MATLAB工具包。本工具包提供从数据预处理到ICA分解、分量识别及后处理的全流程解决方案，集成多种盲源分离算法和自动伪迹识别功能，能够有效分离脑电信号中的生理性与非生理性成分，并配备专业的拓扑映射可视化工具，适用于临床研究和神经科学实验数据分析。

功能特性

• 全流程处理：涵盖EEG数据预处理、ICA分解、分量识别和后处理完整链路
• 多算法支持：集成多种成熟的ICA盲源分离算法实现
• 智能伪迹识别：内置自动伪迹检测功能，精准识别眼电、肌电等干扰成分
• 专业可视化：提供分量拓扑分布图、时程信号等多种可视化分析工具
• 质量评估：生成详细的ICA分解质量评估报告，确保分析可靠性

使用方法

输入要求

• 原始EEG数据：通道×时间点数据矩阵（MATLAB格式）
• 电极位置文件：.xyz或.mat格式的电极坐标文件
• 采样率参数：数据采集的采样频率（单位：Hz）
• 可选事件标记：用于分段分析的事件标记信息

输出结果

• 独立分量时程信号（源信号×时间点）
• 混合矩阵（通道×源信号）
• 分量拓扑分布图
• 伪迹分量识别标记
• ICA分解质量评估报告

基本调用流程

% 设置输入参数 eeg_data = load('eeg_data.mat'); % 加载EEG数据 electrode_file = 'electrodes.xyz'; % 电极位置文件 sampling_rate = 1000; % 采样率1000Hz

% 执行ICA分析 results = main(eeg_data, electrode_file, sampling_rate);

系统要求

• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具包：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡（用于可视化显示）

文件说明

主程序文件整合了工具包的核心处理能力，实现了EEG数据的完整ICA分析流程。其主要功能包括：数据导入与参数验证、信号预处理与质量检查、基于多种算法的独立分量分解、分量特征的自动提取与分类识别、伪迹成分的智能检测与标记、拓扑映射图的生成与可视化展示，以及分析结果的质量评估与报告输出。该文件通过模块化设计将各处理阶段有机衔接，为用户提供一站式的分析解决方案。