本文主要是介绍静息态脑电EEG--Cartool软件微状态分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、个体重采样（慢）
【导入数据】
（本实验，选中T0时间点的15个被试文件作为group1。2h30min…）
【操作】
下图选上“Using only GFP Peaks Data”。不要选“But Excluding Bad Epochs”，因为已经去过环段了。
【结果】
T0文件夹里多出来一个文件夹：
打开后，每个被试产生20个这四类文件：
按类型排序后，下面只需要EP文件：
二、将每个个体得到的ep数据进行组处理
【导入数据】
【操作】
添加文件是按照被试，一共15个被试（15个group），每个group有20个文件。
【结果】
软件界面：
文件夹里多出来：
每个文件夹里面是这样的，红色框里是最优解：
打开上面的best-error后发现最优解是6（下图），也即最优解是06号ep：
最优解：
所以每个被试有一个最优解，把这些最优解挑出来放到best文件夹中：
三、最优解组分析
【导入数据】
打开软件，按被试导入最优解
【操作】
（路径可以一直选择T0文件夹的下一级）
【结果】
打开后，得到最终的最优解文件：
打开后，显示最优解文件是4，所以最后一步就要用04号EP文件：
四、最优解与原始数据拟合
【导入数据】
【操作】
导入最优解和原始数据：
【结果】
打开后如下图，可以看到包含统计信息的Excel：
软件界面：
Excel：
这篇关于静息态脑电EEG--Cartool软件微状态分析的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
