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    注意： 如果想要以M1和M2平均参考的同学请不要去掉M1和M2，如果想全脑平均重参考的同学，可以去掉所有头皮之外的电极。 然后，一定要注意下图这个地方 一定要打勾，不然就不是删掉这些电极，而是只剩下你想要去掉的电极了。
  • EEG重参考原理及python代码实现_eeg 重参考方法-CSDN博客
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  • Microsoft Word - eeglab脑电数据预处理. docx
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  • EEGLAB脑电数据预处理-操作篇 - 简书
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  • EEGLAB脑电数据预处理指导手册-知识主题-LingLab
    本篇转载自微信公众号：BrainTechnology，推送的是一位酷爱分享脑科学的网友喵喵姐姐撰写的《EEGLAB脑电数据预处理指导手册》，图文并茂，浅显易懂，敬请品读！
  • eeglab中文教程系列 (4)-预处理工具 - 脑机接口 - 博客园
    例如，如果记录了引用到Cz的数据并希望将该数据重新参考到相连的乳突。 现在，想要在平均参考假设下（假设所有电极的平均值为0）将Cz添加回数据中。 第一步是计算平均引用并在通道编辑器中将Cz声明为参考。
  • EEGLAB脑电数据预处理指导手册 - 51CTO博客
    步骤2：Edit - Re-reference - compute average reference（全脑平均） 步骤3：使用 rest-reference 插件（零参考） 解读：重参考的方法常用的有双侧乳突、全脑平均、零参考，具体选取那种方法根据以往的参考文献和自己的需要来进行选择。
  • 基于matlab的脑电数据预处理 - GitHub Pages
    以上代码的功能对应重参考，用到的函数 pop_reref 也是eeglab的内置函数，函数里面的参数是电极点的编号，如果用双侧乳突作为参考，就要填写双侧乳突电极点对应的编号，并用中括号括起来，如果用平均参考，就直接改成一个空的中括号，即：
  • EEGLAB脑电数据预处理全步骤解析-百度开发者中心 - Baidu
    重参考：在EEGLAB中，可以通过Re Reference功能对数据进行重参考。 可以选择双侧乳突、全脑平均、零参考等作为新的参考点。 滤波：EEGLAB提供了多种滤波方法，如高通滤波、低通滤波、陷波滤波等。





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