matlab打开eeg文件显示超过最大限制数组

cccyw_ 2023-11-24 14:41:30

这个问题如何解决？

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咕咕敷 2023-12-04

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你好，问题解决了吗

运动是生命和进化的一个基本方面。从细胞水平到像人类这样复杂的有机体，移动性定义了生存、交流、社会融合和独立的方式。然而，估计有 2.5 至 270 万美国人因悲惨车祸等自身免疫问题而失去了上肢的控制，他们的大脑和肢体之间的联系已经永久丧失。人类的生物学特性是不可再生的，一旦失去某些东西，它就永远消失了。幸运的是，近年来，神经技术重新定义了“损失”的概念。该领域涵盖了广泛的设备和应用程序，旨在在大脑和外部设备（例如假肢）之间建立直接通路。随着神经假体的发展，利用与运动相关的神经信号变得更加容易。

使用topoplot函数可以轻松实现在matlab的fgure中绘制脑电拓扑图，但对于大量数据，如果每次都手动调用topoplot绘制单张拓扑图片，将会消耗大量时间和经历，这里手写了一个matlab脚本读取存放在excel文件中的批量数据并实现批量绘图。 1.数据源的存储结构数据源为excel文件，excel文件内的数据截图如下：数据基本分为三个部分：特征列，数据列和电极点列，其中：特征...

一旦获得全通道对的功能连接矩阵（如 N×N 的 PLI 矩阵），下一步便是将其转化为图论意义上的复杂网络模型。该过程涉及两大核心决策：节点划分策略与边的选择标准，二者共同决定了网络的结构真实性与解释力。传统相关性或相干性指标在评估脑区间同步性时极易受到容积传导效应的影响——即一个深层脑源的电活动被多个头皮电极同时记录，造成“伪连接”现象。

在EEG背景下，每个记录电极被视为一个网络节点。例如，在64通道系统中，我们拥有64个节点，记作 $ v_i \in V, i=1,2,…,64 $。每对节点之间是否存在“边”，取决于所选功能连接度量的结果。若使用皮尔逊相关系数或相位锁定值（PLV）等方法计算两通道间的同步性，则得到一个实数 $ w_{ij} \in [0,1] $ 或 $ [-1,1] $，表示连接的权重。

纯数据流缺乏上下文，可通过在文件头部添加固定长度的元数据区解决：C端可定义相同结构体读取：} Header;实现自描述数据文件。

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