智库时代
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智者论道      脑电时频分析原理及Matlab 操作
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冯廷炜
（新疆师范大学，新疆乌鲁木齐 830017）
摘要：时频分析（TFD）是时域分析与频域分析的总称。时间和频率是描述信号的两个重要的物理量。时域分析是指在空间一定时，时间进程上大脑头皮电极分布，多指事件相关电位ERP。而频域是在时间一定的情况下，对空间不同频段上的能量Power 值能量升高ERS（事件相关同步）或降低ERD（事件相关去同步）电极分布，时频分析又称神经振荡。时频分析广泛应用在心理学、医学、工程学、信号雷达等各个领域。对人类脑认知机制研究也有重要的现实意义。关键词：ERP；时频分析；Matlab；letswave 中图分类号：B025.4
文献标识码：A
文章编号：2096-4609（2020）04-0230-002
ERP 是指在头皮表面记录大脑神经活动产生的电信号，是特定事件或者特定任务诱发的电位。而EEG 是自发脑电位，大脑无时无刻都在周期性、有节律的发生自发电位。ERP 具有高时间分辨率的优势，主要用来分析锁时锁相的信号。而EEG 或时频主要对于那些被忽略的锁时或非锁相信号进行叠加平均。EEG 和ERP 都可以在频域中进行分析。
一、时频分析
TFD（Time Frequency Domain）时频分析。在数据分析中，需要多个试次平均叠加才可能得到。时域和时频域信号处理方法是ERP 信号处理中较为常用的处理方法。脑电信号通常可以从信号处理的角度可以理解成典型的多通道时间序列信号。各通道间具有很强的相关性。由于脑电信号较低的信噪比，通常需要将实验中重复多次刺激得到的脑电信号进行平均叠加，以降低噪音对信号的影响。但在平均叠加之前，我们需要对脑电信号进行预处理，以求达到更高的信号质量。为此，脑电信号的预处理过程是脑电信号分析过程中起到了较为关键的作用。其中去除伪迹，挑选 ICA 各个伪迹成分需要较多的人工经验。此外，时频域分析是时域信号分析方法的必要补充，可以对时域信号中很难观察到的锁时非锁相成分进行观察分析。本文对时域和时频域两方面，介绍 Letswave 工具包对脑电数据的分析处理过程。时域分析方法介绍中主要说明数据预处理的几个步骤。最后对Letswave 的批处理功能进行说明。
二、时频频段原理（一）频域分析
频域分析，又称频谱分析或功率谱分析（Power Spectral Density，PSD），实际就是通过傅里叶变换和小波变换的转换得到脑电信号的功率谱Power（幅值的平方），在国外研究中，频谱分析是EEG 中最常用的分析方法。功率谱的变换分析方法大致可以分为两类：其中一类STFT 短时傅里叶变换，第二类CWT 小波变换。本研究主要与Matlab 程序结合的第一种变换。
（二）时频分析
时频分析，是时域分析与频域分析的结合，我们可以在空间一定的状态下，看时程（时间进程）上的ERP 波形图，还可以从不同频率段看不同频段的Power 值得增高或降低。本研究主要研究4个频率段的分析研究。1-3HZ delta 波、4-7HZ theta 波、8-13HZ alpha 波和14-30HZbeta 波。alpha 振荡的起源是德国精神病学家Hans Berger 最先从闭眼状态的EEG 中观察到alpha 节律，并与1929年将这一发现在“Uber das Elektrenkephalogramm das Menschen”上发表。在论文中他吧这种节律信号定义为“wave of the first order”或者“mu”节律。Berger 进一步观察到当被试睁眼或者处于某种叶鼎心理任务是alpha 节律消失，从而导致“waves of the second order”或“β waves”的出现。Alpha 节律的频率范围一般定义在8-13HZ，不同的皮层区域具有它们自己独特alpha 节律（如运动皮层、视觉皮层等）。α波主要可以分为两类：一类是感觉运动皮层区域的alpha 振荡，也称之为mu 节律，另一类是视觉皮层或枕叶的alpha
节律。在静息态中C3和C4电极上观察到相互独立的alpha 节律，这些alpha 节律具有尖锐的负波。此外，mu 节律称为感觉运动节律，主要是由于其主要位于sensory-motor 皮层区域。Mu 节律可以被手运动、运动想象扥所阻断，反之肌肉放松可以增强mu 节律。当被试闭眼清醒状态枕叶的alpha 节律会增强，出现明显ERS。α波与年龄呈负相关，随着年龄增长，α波的能量会逐渐降低。Alpha 是睡眠波与深层、潜意识、睡眠状态有关。
Theta 振荡也称为Frontal midline theta，对静息态EEG 信号进行频谱分析，发现theta 振荡主要在FZ 电极附近（即Frontal Midline 位置）表现出最强的功率。Theta 波与直觉、创造性、回想、想象、抑郁、困倦、醉酒状态有关。特定的心理任务也可以诱发显著的theta 频段振荡活动。Theta 振荡与工作记忆也密切相关，随着记忆负载的增加，theta 振荡活动也随着增强。Beta 振荡节律较高，而幅度较低，（以M1M2为例，一般小于20微伏）。Beta 节律一般分两类：第一类为Rolandic beta 节律，一般在sensory-motor 区域出现最大能量Power，另一类称之为Frontal beta 节律，其一般在Frontal 出现最大能量值Power。MEG 研究发现，mu 节律和Beta 节律发生源不同，分别位于primary somatosensory 和 motor cortex。Beta 和mu 节律同时出现时，静息态主要分布在CZ 电极附近，mu 节律分布于C3、C4电极。Beta 节律被不同的运动任务所调控。与警觉、激动、高度集中的任务状态相关。在运动想象、运动准备和运动执行过程中出现Power 降低ERD（时间相关去同步化）。在运动想象C3电极beta 节律出现显著ERD。健康被试自发EEG 活动，有时也可以额叶（F3、FZ 和F4）观察到明显beta 节律，称之为Fronta
l 节律，Frontal 节律往往与刺激评价和决策等认知活动相关。因此可以被相关认知任务所调控。在GO\NOGO 范式中，对GO 刺激在FZ 电极处出现显著beta 节律的同步化ERS （事件相关同步），NOGO 刺激则观察不到beta 节律的ERS。
Gamma 振荡节律一般大于30HZ，主要应用在疼痛等相关领域。
三、基于Matlab 工具箱lets wave 操作方法
首先，安装并打开Matlab，将
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下载好的letswave 安装包放入Matlab 的toolbox 文件夹中，然后打开Matlab 菜单界面的set path 设置安装路径，点击Add with Subfolders，到刚刚下载好的letswave 文件夹，注意安装letswave 文件夹有时是两层文件，需要删除外层文件夹。最后加载好路径点击Save，Close。在命令窗口（Command Window）输入letswave，如果弹出界面则表示安装成功。
第一步，导入数据。如果是第一次导入原始数据，点击File->Import->import EEG/MEG datafiles。
第二步，定位电极。电极Edit->E l e c t r o d e s ->E d i t  e l e c t r o d e coordinates。
第三步，剔无用电极。Edit->Arrange signals->Rearrange or delete epochs, channels,indexes，选择需要剔除的电极（一般剔除水平眼电HEOG 与垂直眼电VEOG）。
第四步，滤波。Process->Frequency analysis and filters->Butterworth filters。
第五步，插值坏导。Edit->Electrodes->Interpolate channel using neighbouring electrodes。
第六步，ICA。Process->Spatial filters(ICA/PCA)->Compute ICA matrix。ICA（Independent Component Correlation Algorithm 独立成分分析）。Run ICA （注意如果做了插值坏导PCA （主成分分析）的导联数是总电极数目减去插值坏导数目），保存数据。ICA 跑完后，Remove componments 剔除眨眼、眼漂、心电、肌电等明显的噪声（头动）成分。
Process->Spatial filters(ICA/PCA)->Apply ICA/PCA spatial filter。
第七步，分段与基线校正。P r o c e s s ->E p o c h  s e g m e n t a t i o n ->Segment relative to events (one file per event 选择分段需要的事件类型>Epoch limits in seconds 选择分段时间窗区间（如：-200 800ms）。Process->Baseline operations->Baseline correction 做基线校正。
第八步，伪迹去除。Edit->Arrange s i g n a ls ->Re ar ra ng e o r  de le te epochs, channels, indexes。
第九步，重做参考。Process->Rereference signals->Rereference 选择重参考电极（如：scan 系统左右乳突M1与M2为例）。保存数据。完成预处理。
第十步，傅立叶变换，时域转频域。Plugins->my_tfa->averaged STFT。做完傅立叶变换需要再做依次滤波Butterworth filters 与基线校正Baseline。
第十一步，叠加平均，Edit->Arrange signals->Merge dataset epochs,channels,indexes。
第十二步，做完第一个被试，可以用脚本或者Batch 选项对脑电数据做批处理。
四、总结与展望
随着计算机网络社交的兴起，脑电技术应用与神经生理等多个领域，如语言、注意、记忆、意识、情绪等；在医学研究方面，可以进行精神病、失语症、学习困难、多动症、老年痴呆、睡眠、健康评估、测谎等在内的各种研究，并已有研究成果应用于临床诊断。随着脑电研究的不断发展，对解释人脑活动的奥秘意义重大，所以掌握好处理脑电相应的软件对处理脑电数据更为重要。脑认知心理学还为机器学习人工智能等领域开拓了视野。使用脑电神经电生理技术的研究通过提供可用于解决历史上仅靠行为和外在测量方法难以研究的相互竞争的理论观点之间的重要区别的方法，扩展了社会和人格心理学领域
的行为工作。回顾了前人在各领域的研究，脑电技术研究在其中做出了重要的理论贡献。广泛使用这种神经科学电生理技术，是未来研究的趋向。
【参考文献】
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短时傅里叶变换matlab程序[3]Steven J.luck.事件相关电位基础[M].上海：华东师范大学出版社,2009-08.
[4]魏景汉，罗跃嘉.事件相关电位原理与技术[M].北京：科学出版社,2010-04.
【作者简介】冯廷炜（1993-），男，硕士在读，学生，教育科学学院发展与教育心理学，研究方向为面孔识别表情知觉加工的脑电ERP（事件相关电位）研究。
【基金项目】新疆师范大学研究生教育创新计划科研创新项目《卡通面孔与真人面孔的表情知觉加工ERP 研究》；（项目编号：JY2018013）
（上接第221页）
学生定期到各医疗销售企业、医院、药店等药学用人单位进行见习，从而更好地拓宽学生的视野，让学生提前了解药学相关岗位的工作内容和工作要点，提升他们的工作责任感，增加其对药学专业的学习兴趣和学习积极性。进而在这个过程中，将理论知识同社会实践更好地结合起来，帮助学生更好地适应日后的工作岗位。提升高职高专药学专业学生实践能力的方法有两种：一是在校内的实验培训基地进行实习，二就是在相关的药学用人单位进行实习。所以，为了能够显著提升高职高专药学专业学生的实践能力，各院校一方面要加大对相应教学实践课程的开设力度，建立健全教学体制，引进高新实践设备，营造良好的实践环境。与此同时也要加大同校外企业的合作，从校外企业引进高新药学人才到校任教，并不断地向药学用人单位输送人才，从而形成良性循，在提
升高职高专药学教育水平的同时，为个药学用人单位提供高素质人才。
五、结语
综上所述，当前我国高职高专药学专业的教学目标就是为我国基层医疗事业、卫生事业、药品生产事业、药品检验事业以及药品调剂使用等岗位提供高素质、高技能创新型人才。由此可见，高职高专药学专业在日常教育、教学活动中应该紧紧围绕这一发展目标，不断对当前我国高职高专药学专业的教学内容进行改善，创新教学方式，变革教学模式，并结合当前社会发展需求以及学生的学习特点和知识掌握情况，制订出科学合理的教学培养计划和人才培养方案，从而尽一切可能帮助学生提高职业素养与就业能力。
【参考文献】
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【作者简介】王静（1983-），硕士研究生，中级，研究方向为大学生创新创业教育。
【基金项目】河南省大中专院校就业创业课题，河南省教育厅一般课题， 课题名称：高职高专药学专业学生职业素养与就业能力培养研究(课题编号JYB2018520)

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