预处理的源定位， 各种脚本用于处理源定位中使用的时间数据

资 源 简 介

预处理的源定位， 各种脚本用于处理源定位中使用的时间数据

详 情 说 明

源定位技术是神经科学和医学影像学中的重要工具，用于确定大脑活动的空间位置。预处理阶段对时间序列数据的处理尤为关键，直接影响后续定位的准确性。以下是关键预处理步骤的逻辑解析：

时间数据转换 多通道时间数据通过时频变换（如短时傅里叶变换）转为频谱帧，保留频域特征。 传递函数转换通过计算各通道相对于参考通道（如通道1）的频谱关系，突出信号传播特性。

协方差矩阵构建 频谱帧进一步转换为频率相关的协方差矩阵，反映信号的空间相关性。这一步骤为后续子空间分析奠定数学基础。

噪声子空间提取 通过特征分解分离信号与噪声子空间，尤其适用于MUSIC算法——噪声子空间的正交性用于源极峰值检测。

强源抑制 通过迭代移除协方差矩阵中最强源的影响，可避免高幅度活动掩盖弱信号，提升对次级源的检测灵敏度。

这些预处理步骤共同优化了数据对源定位算法的适配性，平衡了计算效率与空间分辨率的需求。