脑电分析之分段数据
在上面的过程中，其实都是属于EEG预处理的部分，在大多数时候，它都是要做的，可能顺序上有差别，这就是涉及到数学中的线性和非线性运算。当处理完EEG预处理到ERP部分，这将有一个重要的环节需要值得关注——Event事件，它将决定着ERP成分的最终效果。
ERP全称Event-Related Potential（事件相关电位）
在之前我看到的内容中，别人讲的一段话，很有用，EEG的活动诱发相关事件的锁时或者锁相的过程。
The presentation of a transient sensory, motor or cognitive event or task disturbs the spontaneous EEG activity and evokes the event- related responses that are time-locked and phase-locked to the stimulus.
因此，在ERP中，比较关键的部分就是分段叠加了。
分段叠加就会使用到marker信息，这在之前也介绍过BP设备中的marker，可以回去看看。其次是在实验设计中会使用到打marker的过程，在之前也介绍过，在博客上找找吧。
左图是raw data 很多的noisy，当处理完后就可以得到右图中的ERP了，是不是干净了许多。
分段Epoch/segment
这里会有多种分段方式，具体的就要依据自己的实验设计了。通常来说，很多时候是根据刺激条件分段，比如以刺激marker为原点取前后时间段进行切分。还有一些是组合分段，提取反应多少ms内的刺激marker，这个就比较复杂了，得看软件支持还有就是写code。对于静息态的数据来说，可以以等分的时间段进行切分。下面这张图在很多做ERP的教程中出现过，它就是分段的示意图了。
——本图来源Brain Products资料
本文作者：Chen Rui
