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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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