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附錄 F 分析程式原始碼
computeERSP.m
% ********************************** computeERSP.m ************************
% Need EEGLAB toolbox. (Working with EEGLABs form of dataset)
% Use sinusoidal wavelet transform.
% Bootstrap 99% confidence level from pre-event baseline with random span.
% List of parameters
% data=EEG.data(i,:) % winsize=frames/8 (def)
% frames=751 % timesout=600
% tlimits=[-500 1000] % padratio=32
% srate=500 % maxfreq=100
% cycles=[3 0.5] % baseline=0 (def))
% % powbase=from data (def)
% type=phasecoher (def) %
% % alpha=0.01
% detret=off (def) % naccu=200 (def)
% detrep=off (def) % baseboot=1 (def)
% *************************************************************************
% compute ERSP
for i=1:64
if i~=33 i~=43 % -- exclude M1 M2
[allERSP(i,:,:),allITC(i,:,:),basePOWER(i,:,:),...
scaleTIME(1,:),scaleFREQ(1,:),...
thresholdERSP(i,:,:),thresholdITC(i,:,:),...
phaseITC(i,:,:)] ...
timef(EEG.data(i,:),751,[-500 1000],500,[3 0.5],...
timesout,600,padratio,32,maxfreq,100,baseline,0,...
alpha,0.01,plotersp,off,plotitc,off,plotphase,off);
end
end
clear i
computeERPCOH.m
% ***************************** computeERPCOH.m ***************************
% Need EEGLAB toolbox. (Working with EEGLABs form of dataset)
% Use sinusoidal wavelet transform.
% Bootstrap 99% confidence level from pre-event baseline with random span.
% List of parameters
% X=EEG.data(i,:) % winsize=frames/8 (def)
% Y=EEG.data(j,:) % timesout=600
% frames=
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