Eeglab Gleitender Durchschnitt

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Durchschnitte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Wichtige rechtliche Informationen über die E-Mail, die Sie senden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Gerichtsbarkeiten zu fälschlich identifizieren sich in einer E-Mail. Alle Informationen, die Sie zur Verfügung stellen, werden von Fidelity ausschließlich für den Zweck verwendet, die E-Mail in Ihrem Namen zu senden. Die Betreffzeile der E-Mail, die Sie senden, ist Fidelity: Ihre E-Mail wurde gesendet. Mutualfonds und Investmentfonds - Fidelity Investments Mit einem Klick auf einen Link öffnet sich ein neues Fenster. Trading in Bewegung mit gleitenden Durchschnitten Entfessle dieses einfache, aber leistungsfähiges Werkzeug, um eine Fülle von Informationen in Ihren Charts zu entsperren. Fidelity Active Trader Nachrichten ndash 11212016 Technische Analyse Active Trader Pro Brokerage Stocks Unter allen technischen Analyse-Tools zu Ihrer VerfügungDow Theorie. MACD. Relative Strength Index. Japanische Leuchter. Und moremoving Durchschnittswerte sind eine der einfachsten zu verstehen und verwenden Sie in Ihrer Strategie. Dennoch können sie auch zu den bedeutendsten Indikatoren für die Markttrends beitragen, was insbesondere für aufwärts gerichtete (oder abwärts gerichtete) Trendmärkte von Vorteil ist, wie der langfristige Aufwärtstrend, den wir seit 2009 erlebt haben. Heres, wie Sie gleitende Durchschnitte integrieren können, um Ihren Handel potenziell zu verbessern Deutsch:. Was sind gleitende Mittelwerte Ein Mittelwert ist einfach der Durchschnitt einer Menge von Zahlen. Ein gleitender Durchschnitt ist eine (Zeit-) Serie von Mitteln dessen ein gleitender Durchschnitt, da, da neue Preise gemacht werden, die älteren Daten gelöscht und die neuesten Daten ersetzt werden. Eine Aktie oder andere finanzielle Sicherheiten normale Bewegungen können manchmal volatil sein, Gyrating aufwärts oder abwärts, die es etwas schwierig, seine allgemeine Richtung beurteilen kann. Der Hauptzweck der gleitenden Mittelwerte ist, die Daten, die Sie überprüfen, zu glätten, um zu helfen, einen klareren Sinn des Tendenz zu erhalten (sehen Sie das Diagramm unten). Ein gleitender Durchschnitt glättet den Preis. Quelle: Active Trader Pro, ab 15. November 2016. Es gibt ein paar verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten, die Investoren häufig verwenden. Einfacher gleitender Durchschnitt (SMA). Ein SMA wird berechnet, indem alle Daten für eine bestimmte Zeitspanne addiert und die Gesamtzahl durch die Anzahl der Tage dividiert wird. Wenn XYZ-Aktie bei 30, 31, 30, 29 und 30 in den letzten fünf Tagen geschlossen wurde, wäre der 5-tägige einfache gleitende Durchschnitt 30. Exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA). Auch als gewichteter gleitender Durchschnitt bekannt, weist eine EMA den jüngsten Daten ein größeres Gewicht zu. Viele Händler bevorzugen den Einsatz von EMAs, um mehr Wert auf die jüngsten Entwicklungen zu legen. Zentrierter gleitender Durchschnitt. Auch bekannt als ein dreieckiger gleitender Durchschnitt, ein zentrierter gleitender Durchschnitt nimmt Preis und Zeit in Betracht, indem er das meiste Gewicht in der Mitte der Reihe platziert. Dies ist die am wenigsten verwendete Art von gleitenden Durchschnitt. Bewegungsdurchschnitte können auf allen Arten von Preisdiagrammen (d. h. Linie, Balken und Leuchter) implementiert werden. Sie sind auch ein wichtiger Bestandteil anderer Indikatoren wie Bollinger Bands. Einrichten von Bewegungsdurchschnitten Beim Einrichten Ihrer Diagramme ist das Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten sehr einfach. In der Fidelitys Active Trader Pro. Zum Beispiel einfach öffnen Sie ein Diagramm und wählen Sie Indikatoren aus dem Hauptmenü. Suchen oder navigieren Sie zu gleitenden Durchschnittswerten, und wählen Sie die Option, die Sie dem Diagramm hinzufügen möchten. Sie können zwischen verschiedenen gleitenden Durchschnittsindikatoren wählen, einschließlich eines einfachen oder eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts. Sie können auch die Zeitdauer für den gleitenden Durchschnitt wählen. Eine allgemein verwendete Einstellung ist, einen 50-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt und einen 200-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt auf einen Preis anzuwenden. Wie werden die gleitenden Mittelwerte verwendet? Verschieben von Durchschnitten mit unterschiedlichen Zeitrahmen kann eine Vielzahl von Informationen bereitstellen. Ein länger laufender Durchschnitt (wie eine 200-Tage-EMA) kann als wertvolles Glättungsmittel dienen, wenn Sie versuchen, langfristige Trends zu beurteilen. Ein kürzerer gleitender Durchschnitt, wie ein gleitender 50-Tage-Durchschnitt, wird der Preisaktion stärker folgen und wird daher häufig verwendet, um kurzfristige Muster zu bewerten. Jeder gleitende Durchschnitt kann als Unterstützungs - und Widerstandsindikator dienen und wird häufig als kurzfristiges Kursziel oder Schlüsselniveau verwendet. Wie genau bewegen sich die gleitenden Durchschnitte, erzeugen die Handelssignale Die gleitenden Durchschnitte werden von vielen Händlern als potenziell signifikantes Unterstützungs - und Widerstandspreisniveau anerkannt. Wenn der Preis über einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als starkes Unterstützungsniveau dienen, wenn die Aktie sinkt, könnte der Preis eine schwierigere Zeit unter das gleitende Durchschnittspreisniveau fallen. Alternativ, wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt ist, kann es als ein starkes Widerstandsniveau dienen, wenn die Aktie zu erhöhen wäre, könnte der Preis kämpfen, um über dem gleitenden Durchschnitt zu steigen. Das goldene Kreuz und das Todeskreuz Zwei gleitende Durchschnitte können auch in Kombination verwendet werden, um ein starkes Crossover-Handelssignal zu erzeugen. Das Crossover-Verfahren beinhaltet den Kauf oder Verkauf, wenn ein kürzerer gleitender Durchschnitt einen längeren gleitenden Durchschnitt überschreitet. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt über einem langsamen, gleitenden Durchschnitt liegt. Zum Beispiel tritt das goldene Kreuz auf, wenn ein gleitender Durchschnitt, wie die 50-Tage-EMA, über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dieses Signal kann auf einem Einzelbestand oder auf einem breiten Marktindex wie dem SP 500 generiert werden. Nach dem Diagramm des SP 500 war die jüngste Überkreuzung im April 2016 ein Goldkreuz (siehe Grafik oben). Der SP 500 hat seit Mitte November rund sieben gewonnen. Alternativ wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn ein schnell gleitender Durchschnitt unter einem langsamen gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dieses Tod Kreuz würde auftreten, wenn ein 50-Tage gleitenden Durchschnitt, zum Beispiel überschritten unter einem 200-Tage gleitenden Durchschnitt. Das letzte Todeskreuz trat Anfang 2016 auf. Das nächste Kreuzungssignal, da das letzte ein goldenes Kreuz war, ist ein Todeskreuz. Verschieben von Durchschnitten in Aktion und ein paar Endtipps Als allgemeine Regel gilt, dass bewegte Durchschnitte in der Regel am nützlichsten sind, wenn sie während Aufwärts - oder Abwärtstrends verwendet werden, und sind in der Regel am wenigsten nützlich, wenn sie in Seitenmärkten verwendet werden. Generell sind die Aktien in einem treppenartigen Aufwärtstrend für die meisten der mehr als sieben Jahre Bull-Rallye, so Theorie schlägt vor, dass bewegte Durchschnitte können besonders leistungsfähige Werkzeuge in der aktuellen Marktumfeld sein. Mit Blick auf die SP-500-Chart (oben), können Sie sehen, dass der langfristige Trend ist. Außerdem liegt der Preis über dem kurzfristigen gleitenden Durchschnitt und dem langfristigen gleitenden Durchschnitt. Würde der Kurs vom aktuellen Niveau abnehmen, wären beide gleitenden Durchschnittswerte als signifikante Unterstützungsniveaus zu werten. Wie das Diagramm zeigt, ist es möglich, dass der Preis über einen ausgedehnten Zeitraum oberhalb (oder unterhalb) eines gleitenden Durchschnitts bleibt. Natürlich würden Sie nicht wollen, nur auf der Grundlage der Signale, die durch gleitende Durchschnitte erzeugt handeln. Allerdings können sie in Kombination mit anderen technischen und fundamentalen Datenpunkte verwendet werden, um Ihren Ausblick zu gestalten. Erfahren Sie mehr Technische Analyse konzentriert sich auf Marktaktionen spezifisch, Volumen und Preis. Technische Analyse ist nur ein Ansatz zur Analyse von Beständen. Bei der Prüfung, welche Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, sollten Sie den Ansatz, dass youre am bequemsten mit. Wie bei allen Investitionen müssen Sie sich selbst entscheiden, ob eine Anlage in bestimmte Wertpapiere oder Wertpapiere für Sie aufgrund Ihrer Anlageziele, Risikobereitschaft und finanziellen Situation das richtige für Sie ist. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Ergebnisse. Die Aktienmärkte sind volatil und können in Reaktion auf negative Emittenten, politische, regulatorische, marktbezogene oder wirtschaftliche Entwicklungen deutlich zurückgehen. Stimmen werden freiwillig von Einzelpersonen eingereicht und reflektieren ihre eigene Meinung über die Artikel Hilfsbereitschaft. Ein Prozentwert für Hilfsbereitschaft wird angezeigt, sobald eine ausreichende Anzahl von Stimmen abgegeben wurde. Fidelity Brokerage Services LLC, Mitglied NYSE, SIPC. 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 Wichtige rechtliche Informationen zur E-Mail, die Sie versenden werden. Durch die Nutzung dieses Dienstes erklären Sie sich damit einverstanden, Ihre echte E-Mail-Adresse einzugeben und nur an Personen zu senden, die Sie kennen. Es ist eine Verletzung des Rechts in einigen Ländern zu fälschlicherweise identifizieren sich in einer E-Mail. 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Die Anzahl der möglichen ERP-Bilder einer Reihe von Einzelversuchen ist recht groß - die Testdaten können auf jedem beliebigen Pfad durch den Testraum sortiert und abgebildet werden. Jedoch geben nicht alle Sortierordnungen gleiche Einblicke in die in den Daten ausgedrückte Hirndynamik. Es ist Aufgabe des Benutzers zu entscheiden, welche ERP-Bilder zu studieren sind (standardmäßig werden Versuche in der Reihenfolge ihres Erscheinens im Experiment sortiert). Es ist auch leicht, ein ERP-Bild falsch zu interpretieren oder zu interpretieren. Beispielsweise kann die Verwendung einer Phasensortierung bei einer Frequenz (nachstehend gezeigt) den Benutzer auf das Vorhandensein anderer Schwingungsphänomene in den gleichen Daten bei verschiedenen Frequenzen blind machen. Auch hier ist die Verantwortung, die Beweise, die ein 2-D-ERP-Bild im Vergleich zur Interessenshypothese liefert, korrekt zu gewichten und zu interpretieren - genauso wie es für die Anwender die korrekte Interpretation von 1-D-ERP-Zeitreihen ist. I.8.1. Auswählen eines Kanals zum Plotten Um ein ERP-Bild der Aktivität auf einem Datenkanal in den Einzelversuchen unseres Datensatzes zu zeichnen, müssen wir zunächst einen zu plottenden Kanal auswählen. Lassen Sie uns zum Beispiel einen Kanal mit hoher Alpha-Band-Leistung (nahe 10 Hz) wählen. Zuvor im Tutorial erhielten wir die nachstehend wiedergegebene spectopo () - Grafik. Die obige graphische Darstellung zeigt, daß die Alpha-Bandleistung (z. B. bei 10 Hz) über die zentrale okzipitale Kopfhaut konzentriert ist. Um zu finden, welche Elektroden sich in dieser Region befinden, können wir einfach die Elektrodennamen und - orte ausgeben, indem Sie Plot gt Kanalstellen gt Nach Name auswählen. Wodurch die untenstehende Figur erzeugt wird. In der folgenden Abbildung sehen wir, dass die Elektrode POz der Kanal ist, an dem die Alpha-Leistung am größten ist. Klicken Sie auf die Bezeichnung des POz-Kanals (unten), um dessen Nummer anzuzeigen (27). Hinweis: Es ist auch möglich, Elektrodenpositionen im Spektralgraphen durch Eingabe von Elektroden aufzurufen, im unteren Textfeld (Skalp-Map-Optionen) des interaktiven popspectopo () - Fensters. I.8.2. Plotten von ERP-Bildern mit poperpimage () Nachdem wir nun die Nummer des Kanals kennen, dessen Aktivität wir studieren wollen, können wir seine Aktivität in Einzelversuchen in Form eines ERP-Bildes darstellen. Wählen Sie Plot gt Channel ERP image. Daraufhin erscheint das Fenster poperpimage (). Geben Sie die Kanalnummer (27) ein, einen Testglättungswert von 1. Und drücken Sie OK. Ein ERP-Bild ist ein rechteckiges farbiges Bild, bei dem jede horizontale Linie die Aktivität repräsentiert, die in einem einzigen experimentellen Versuch (oder einem vertikalen gleitenden Durchschnitt von benachbarten Einzelversuchen) auftritt. Die Abbildung unten (kein ERP-Bild) erläutert den Vorgang der Erstellung von ERP-Bildplots. Statt der Plotting-Aktivität in Einzelversuchen, wie z. B. Links-nach-Rechts-Spuren, bei denen das Potential durch die Höhe der Spur codiert wird, färben wir ihre Werte in Links-Rechts-Geraden ein, wobei der sich ändernde Farbwert den Potentialwert anzeigt Zu jedem Zeitpunkt in der Studie. Beispielsweise würden in dem folgenden Bild drei verschiedene Einzeltest-Epochen (blaue Spuren) als drei verschiedene farbige Linien (unten) kodiert. Durch Stapelung übereinander die Farbsequenzlinien für alle Versuche in einem Datensatz, erzeugen wir ein ERP-Bild. In der standardmäßigen erpimage () - Ausgangsgröße (unten) zeigt die Spur unterhalb des ERP-Bildes den Durchschnitt der Einzelversuchsaktivität, d. h. den ERP-Durchschnitt der abgebildeten Datenepochen. Der Kopfpunkt (oben links), der einen roten Punkt enthält, zeigt die Position des ausgewählten Kanals in der Montage an. (Anmerkung: Diese beiden Darstellungsmerkmale (sowie einige andere) können im Popup-Fenster von poperpimage () deaktiviert werden (siehe auch Checkboxen Plot-ERP und Plot-Skalp-Map). Da Aktivität in Einzelversuchen viele Variationen enthält, kann es sinnvoll sein, die Aktivität (vertikal) über Versuche mit einem (Kastenwagen) gleitenden Durchschnitt zu glätten. Rufen Sie erneut das interaktive Fenster poperpimage () auf, und legen Sie die Glättungsbreite auf 10 anstelle von 1 fest (beachten Sie, dass die Parameter des letzten Aufrufs gespeichert werden.) Wenn Sie ein Problem mit dieser Funktion haben, geben Sie gtgt h (0) in der Matlab-Befehlszeile ein Löschen Sie die Geschichte). Jetzt (siehe unten) ist es einfacher, die dominanten Alpha-Band-Oszillationen in Einzelversuchen zu sehen. Beim Plotten einer großen Anzahl von Versuchen ist es nicht notwendig, jede (geglättete) Probe als eine horizontale Linie zu plotten. (Der Bildschirm und die Druckerauflösung können nicht ausreichen, um alle anzuzeigen). Um die Abbildungsverzögerung zu reduzieren (und die gespeicherte Plotdateigröße zu verringern), kann man einige der (geglätteten) ERP-Bildzeilen dezimieren. Die Eingabe von 4 im Feld Abwärtsabtastung des poperpimage () - Fensters würde die Anzahl der Zeilen im ERP-Bild um den Faktor 4 dezimieren (reduzieren). Wenn die Glättungsbreite größer als 24 8 ist. Werden keine Informationen aus dem (geglätteten) Bild verloren. Anmerkung: Zur Abbildung unseres Beispieldatensatzes ist es nicht notwendig, zu dezimieren, da wir relativ wenige (80) Versuche haben. I.8.3. Sortierversuche in ERP-Bildern In den obigen ERP-Bildern wurden die Versuche während des Experiments in der Reihenfolge ihres Auftretens (bottom-to-top) abgebildet. Es ist auch möglich, sie in der Reihenfolge jeder anderen Variablen zu sortieren, die als Ereignisfeld kodiert ist, das zu jedem Test in dem Datensatz gehört. Im Folgenden zeigen wir die Sortierung der gleichen Studien in der Reihenfolge der Reaktionszeit Ereignis Latenz (Reaktionszeit). Im Fenster poperpimage () drücken Sie zuerst die Taste Sortierfeld. Und wählen Sie Latenz. Als nächstes drücken Sie die Taste Ereignistyp und wählen rt aus, wie unten gezeigt. Im darauffolgenden ERP-Image werden die Tests nach der Latenz von rt-Ereignissen sortiert (unsere Beispieldaten haben jeweils ein rt-Ereignis pro Epoche), wenn es nicht der Fall gewesen wäre, hätte erpot () nur Epochen mit rt-Ereignissen geplottet Zeitlimits von -200 800 ms, um die Aktivität unmittelbar nach Stimulus-Onsets aufzuzeichnen. Hinweis: In diesem und einigen anderen interaktiven Pop-Fenstern wird ein erklärender Kommentar mit dem Mauszeiger über dem Textfeld über einem Texteingabefeld angezeigt. Klicken Sie auf die Schaltfläche Sortieren Feld, und wählen Sie Position anstelle von Latenz. Entfernen Sie rt aus dem Dialogfeld "poperpimage ()" In dem resultierenden erpimage () - Zeichen werden die Versuche nach der Stimulusposition sortiert (1 oder 2, automatisch normalisierte Werte, um sie an den Nachstimulusraum für die Anzeige anzupassen) Die Glättungsbreite (10) sowohl für die Einzelversuchsdaten als auch für die Sortiervariable angewendet wird. Dies erklärt die schräge Linie, die die niedrigen (1) und hohen (2) Sortiervariablenbereiche verbindet. Anmerkung: Man kann auch einen Matlab-Ausdruck eingeben, um die Sortiervariable explizit zu normalisieren (siehe erpimage () - Hilfe). Wählen Sie nun die Latenzzeit der rt-Ereignisse als Trialsortiervariable aus (drücken Sie die Sortierfeld-Taste, um die Latenzzeit auszuwählen, und drücken Sie die Ereignisart-Taste, um rt auszuwählen). Geben Sie unter Rescale no ein (sonst werden die Reaktionszeiten automatisch normalisiert). Im Eingabefenster Zeitfenster können Sie eine Teilmenge von Ereignissen in einem bestimmten Zeitbereich auswählen. Hier geben Sie 0 350 an, um Event-Latenzen (nur in unserem Fall) zwischen 0 und 350 ms auszuwählen. Verwenden Sie den Align-Eingang, um die Einzeltestdaten auf Sortiervariable und die Änderungszeitlimits neu auszurichten. Der in Align angegebene Latenzwert wird als Zeit 0 verwendet. Um den Median der Trial-Sortierwerte (hier Medianreaktionszeit) als neue Zeit 0 auszuwählen, geben Sie Inf ein. Das Matlab-Symbol für Unendlichkeit in diesem Feld (wie unten). Hinweis: Die zeitliche Neuausrichtung von Datenpochen relativ zueinander führt zu fehlenden Daten an den unteren linken und oberen rechten Ecken des ERP-Bildes. Die ERP-Bildfunktion zeigt diese als grün (0) an und gibt diese Werte als NaN s (Matlab not-a-number) zurück. Die ERP-Bildzahl (unten) wird erstellt. Hier zeigt die gerade vertikale Linie zum Zeitpunkt 0 das Moment der Subjektreaktion und die Kurve der vertikalen Linie, die Zeit, zu der der Reiz in jedem Versuch präsentiert wurde. Vergleichen Sie diese Zahl mit dem vorherigen, nicht aufeinander abgestimmten, RT-sortierten ERP-Bild (nächstes Bild oben). I.8.4. Plotten von ERP-Bildern mit Spektraloptionen Als nächstes werden wir mit Sortierversuchen nach ihrem EEG-Phasenwert in einem bestimmten Zeitfrequenzfenster experimentieren. Obwohl rt-Werte in phasensynchronisierten ERP-Bildfiguren dargestellt werden können, lassen wir sie der Einfachheit halber weg. Um dies zu tun, kehren Sie zum Menü poperpimage () zurück. Löschen Sie den Inhalt des Sortierfeldes. Ereignistyp und Align-Eingänge. Geben Sie dann in der Sortierphase nach Phasenabschnitt 10 (Hz) unter Frequency und 0 (ms) unter Centerzeit ein. Geben Sie -200 800 neben den Zeitlimits (ms) ein, um den Zeitraum in der Nähe des Stimulus-Einsetzens zu vergrößern. Wir erhalten dann die ERP-Abbildung unten. Anmerkung kurz vor dem Stimulus-Beginn des roten Schrägstreifens: dies ist auf die Phasensortierung zurückzuführen: Die Phase (d. h. die Latenzzeit des Wellenpeaks) variiert kontinuierlich über zurückgelegte Versuche. Bei dieser Berechnung wurde ein 3-Zyklus-10 Hz-Wavelet auf ein Fenster in jedem Versuch zentriert zum Zeitpunkt 0 angewendet. Die Breite des Wavelets betrug 300 ms (d. h. drei 10-Hz-Zyklen von 100 ms). Daher verlängerte es sich von -150 ms auf 150 ms. Nachdem das Wavelet auf jeden Versuch angewendet wurde, sortiert die Funktion die Versuche in der Reihenfolge der Phasenwerte (-pi bis pi) und zeigt ein ERP-Bild der Versuche in dieser (von oben nach oben) Reihenfolge an. Die Dominanz der circa 10-Hz-Aktivität in den Versuchen. Zusammen mit der 10-trial Glättung, die wir angewandt haben, macht die Phasenkohärenz zwischen angrenzenden Versuchen offensichtlich in dieser Ansicht. Beachten Sie, dass wir die Phasensortierung von Versuchen unter Verwendung eines beliebigen Zeitfensters angewandt haben könnten. Die Ergebnisse würden von der Stärke der ausgewählten Frequenz in den Daten abhängen, insbesondere von ihrem Impulsgrad (d. h. haben die Daten lange Bündel bei dieser Frequenz) und ihre Phasenverriegelung (oder nicht) auf experimentelle Ereignisse. Phasensortierte ERP-Bilder unter Verwendung verschiedener Zeit - und Frequenzfenster stellen unterschiedliche Wege dar, um durch komplexe (Einkanal-) EEG-Daten zu fliegen. Um die Phasensortierung deutlicher zu sehen, halten Sie die gleichen Einstellungen, aber dieses Mal geben Sie 50 unter der Prüfungen zu ignorieren. Hier werden die 50 von Versuchen mit der kleinsten 10-Hz (alpha) Leistung im gewählten Zeitfenster nur abgelehnt (40) andere (größer-alpha 50) werden abgebildet. Hier (unten) können wir besser sehen, wie die Alphawelle nach dem Reiz neu zu synchronisieren scheint. Vor der Zeit 0 ist die Alpha-Phase mehr oder weniger zufällig (gleichmäßig verteilt) und es gibt wenig Aktivität in dem durchschnittlichen ERP. Bei etwa 200 ms scheint die Alphaaktivität (teilweise) mit dem Reiz zu synchronisieren, und ein N300 und P400 ERP erscheint. Unsere Interpretation (oben) dieser Versuche als Phasensynchronisation muss nicht allein auf den visuellen Eindruck bezogen sein. Um statistisch beurteilen zu können, ob die Alpha-Aktivität teilweise durch die Reize partiell resynchronisiert wird (d. H. Wird teilweise durch die Stimuli zurückgesetzt), müssen wir die Phasenkohärenz (oder den Phasenverriegelungsfaktor) zwischen der Stimulationssequenz und den Nachreizdaten aufzeichnen. Diese Maßnahme, die Intertrial Coherence (ITC) in unserer Terminologie, nimmt Werte zwischen 0 und 1 an. Ein Wert von 1 für das interessierende Zeitfrequenzfenster zeigt an, dass die Alpha-Phase (in diesem Latenzfenster) in jedem Versuch konstant ist. Ein Wert von 0 tritt auf, wenn die Phasenwerte in allen Versuchen gleichmäßig um den Einheitskreis verteilt sind. In der Praxis werden Werte, die etwas größer als 0 sind, für jede endliche Anzahl von willkürlich phasenverteilten Versuchen erwartet. Um das ITC in unserer ERP-Image-Figur darzustellen, wählen wir im poperpimage () - Fenster folgende Parameter aus: Wir ignorieren den Wert von Trials und geben 9 11 unter Phasensortierung und 9 11 unter Coher freq ein. . Beachten Sie, dass diese beiden Einträge gleich sein müssen (das Fenster verhindert tatsächlich, dass der Benutzer unterschiedliche Werte eingibt). Das Eingeben eines Frequenzbereichs anstelle einer Frequenz (z. B. 10 wie zuvor) teilt erpimage () mit, um die Datenfrequenz mit maximaler Leistung in den Eingangsdaten (hier zwischen 9 und 11 Hz) zu finden. Geben Sie schließlich unter Signif 0,01 ein. Und drücken Sie OK. Zwei weitere Plotfelder erscheinen unterhalb des ERP-Panels. Das mittlere Panel zeigt mittlere Änderungen in der Leistung über die Epochen in dB. Rote Linien zeigen 1 Vertrauensgrenzen gemäß Surrogatdaten, die aus zufälligen Fenstern in der Grundlinie gezogen wurden. Hier zeigt die Leistung bei der gewählten Frequenz (10,13 Hz) keine signifikanten Unterschiede in der Epoche. Die Zahl 25,93 dB in der Grundlinie dieses Panels zeigt den absoluten Basisleistungspegel an. Hinweis: Um die Ergebnisse zu vergleichen, ist es manchmal sinnvoll, diesen Wert im Hauptfenster des ERP-Bildes manuell einzustellen. Das untere Diagramm zeigt die ereignisbezogene Inter-Trial-Kohärenz (ITC), die den Grad der Phasensynchronisation von Versuchen relativ zur Stimulus-Präsentation indiziert. Der Wert 10.13 Hz gibt hier die gewählte Analysefrequenz an. Die Phasensynchronisation wird stärker als unsere spezifizierte p0.01-Signifikanzgrenze bei etwa 300 ms. Hinweis: Das ITC-Signifikanzniveau ist typischerweise niedriger, wenn es auf mehr Tests beruht. Darüber hinaus ist ITC in der Regel nicht auf Leistungsänderungen bezogen. Ergibt sich hier das ERP durch partielle Phasensynchronisation oder Reset nach Stimuluseinsatz Im reinen Fall der (Teil-) Phasensynchronisation bleibt die EEG-Leistung (bei den relevanten Frequenzen) im Nachreizintervall konstant. Der ITC-Wert ist während des ERP signifikant, aber kleiner als 1 (vollständige Phasenverriegelung). In unserem Fall zeigt die Abbildung (oben) einen signifikanten Anstieg der Post-Stimulus im Alpha-ITC, begleitet von einer kleinen (wenn auch nicht signifikanten) Zunahme der Alpha-Leistung. Im Allgemeinen könnte ein ERP aus der partiellen Phasensynchronisation der laufenden Aktivität in Verbindung mit einer stimulusbedingten Erhöhung (oder Abnahme) der EEG-Leistung resultieren. Es ist wichtig, die Ergebnisse der Phasensortierung in ERP-Bildplots nicht zu überinterpretieren. Beispielsweise simulieren die folgenden Aufrufe von der Matlab-Befehlszeile 256 1-s-Datenepochen unter Verwendung von Gauß-Weißrauschen, Tiefpaßfiltern unterhalb (simuliert) 12 Hz und zeichnen die folgenden 10-Hz-phasensynchronisierten ERP-Bilddiagramme der resultierenden Daten. Die Figur scheint eine zeitlich kohärente 10-Hz-Aktivität im (tatsächlichen) Rauschen zu identifizieren. Das (mittlere) Amplitudenfeld unterhalb des ERP-Bildes zeigt jedoch, dass sich die Amplitude bei (simulierten) 10 Hz nicht signifikant durch die (simulierten) Epochen ändert, und die unterste Tafel zeigt, dass auch die Intertrialkohärenz nicht signifikant ist Visuell durch die geraden diagonalen 10-Hz-Wellenfronten in der Mitte des ERP-Bildes). Simulation von 256 1-s-Epochen mit Gauß-Rauschen bei 256 Hz Abtastrate Tiefpass lt 12 Hz gtgt Daten eegfilt (randn (1,256256), 256,0,15) Plot-ERP-Bild, phasensortiert bei 10 Hz gtgt erpimage (Daten, Nullen (1, 256), 1: 256, phasensynchrones Rauschen, 1,1 phasenort, 128 0 10, srate, 256. coher, 10 10, 01, erp, caxis, 0,9) Und das Hinzufügen eines streng zeitgesperrten ERP-artigen Transienten zu jedem Versuch ergibt ein phasensortiertes ERP-Bild-Diagramm, das eine sigmoidale, nicht eine gerade diagonale Wellenfront-Signatur zeigt. Wie können wir zwischen den beiden Interpretationen desselben Daten unterscheiden (zufälliges EEG plus ERP gegenüber partiell zurückgesetztem EEG) Für simulierte Einkanaldaten gibt es keine Möglichkeit, dies zu tun, da beide gleichermaßen gültige Betrachtungsweisen sind ( Simulierten) Daten - egal wie es erstellt wurde. Schließlich behalten die simulierten Daten selbst keinen Eindruck davon, wie sie entstanden sind - auch wenn ein solcher Eindruck im Verstand des Experimentators bleibt. Für reale Daten müssen wir konvergente Beweise verwenden, um unsere Interpretation auf die eine oder andere Seite (oder Beide) Interpretationen. Das Teilphasen-Rücksetzmodell beginnt mit dem Konzept, dass die physikalischen Quellen des EEG (partiell synchronisierte lokale Felder) ALSO die Quellen oder Mittel zu den ERP-Mittelwerten sein können. Diese Annahme kann durch Untersuchung der räumlichen Skalpverteilungen der ERP-Merkmale und der EEG-Aktivität verstärkt oder geschwächt werden. Jedoch kann auch hier ein einfacher Test nicht ausreichen, da viele kortikale Quellen wahrscheinlich dazu beitragen, dass sowohl EEG als auch gemittelte ERPs an einer einzigen Elektrode (Paar) aufgezeichnet werden. Ein ERP-Merkmal kann aus einem teilweisen Phasenrücksetzen von nur einer der EEG-Quellen resultieren, oder es kann viele Beiträge einschließlich wirklich ERP-ähnliche Ausflüge mit fester Latenz und Polarität in Versuchen aufweisen, monopolare ERP-ähnliche Ausflüge, deren Latenz während der Versuche variiert, und oder teilweise Phasen-Rückstellung vieler EEG-Prozesse. Detaillierte räumlich-zeitliche Modellierung der Sammlung von Single-Trial-Daten ist erforderlich, um diese Möglichkeiten auszutauschen. Zur weiteren Diskussion der Frage im Kontext eines aktuellen Datensatzes siehe Makeig et al. (2002). In diesem Papier wurde die Phasenrücksetzung bei Alpha - und Theta-Frequenzen als die vorherrschende Ursache des aufgezeichneten ERP (zumindest an der angegebenen Kopfhautstelle, POz) angegeben. Wie unterscheidet sich das ERP in der obigen Abbildung von Makeig et al. Papier beschäftigte sich mit Nicht-Ziel-Stimuli, während für die Stichprobe EEGLAB-Datensatz wir Epochen zeitgesteuert an Zielstimuli von einem Subjekt (gleiches Experiment) verwendeten. Die Phasensynchronisation kann für die beiden Reiztypen unterschiedlich sein. Auch die Analyse in der Arbeit wurde über 15 Themen und Tausende von Studien durchgeführt, während wir hier nur 80 Studien aus einem Thema zu analysieren. (Die Beispieldaten, die wir hier zeigen, werden für Tutorialzwecke verwendet. Wir bereiten jetzt einen vollständigen Bericht über die Zielantworten in diesen Experimenten vor.) Hinweis: Insgesamt stehen in erpimage () fünf Versuchsreihen zur Verfügung. Sortierung nach der Sortiervariablen (Standard) - Sortiert die Eingabedatenversuche (Epochen) durch die sortvar, Sortiervariable (zB RT) für jede Epoche der Eingabedaten. Sortieren nach Wert (valsort) - Hier werden die Versuche in der Reihenfolge ihres Mittelwerts in einem vorgegebenen Zeitfenster sortiert. Verwenden Sie diese Option, um nach ERP-Größe zu sortieren (Option noch nicht verfügbar im interaktiven Fenster).Sort by amplitude (ampsort) - Trials werden in der Reihenfolge der spektralen Amplitude oder der Leistung in einem bestimmten Frequenz - und Zeitfenster sortiert. Verwenden Sie diese Option, um z. B. P300-Antworten nach Alpha-Amplitude anzuzeigen (Option im interaktiven Fenster noch nicht verfügbar).Sort by phase (phasesort) - Die Trials werden in der spektralen Phase in einem vorgegebenen Zeitfenster sortiert Sort (nosort) - Zeigt Eingabeversuche in der gleichen Reihenfolge an, in der sie eingegeben werden. I.8.5. Plotten der Spektralamplitude in Einzelversuchen und zusätzlichen Optionen Es gibt mehrere andere Möglichkeiten von erpimage (), die wir im folgenden Beispiel kurz erläutern werden. Der Plotamp-Eintrag auf dem poperpimage () - Fenster ermöglicht uns, die Bildamplitude des Signals (bei der Frequenz von Interesse) in den Einzelversuchen anstelle der Rohsignale selbst zu erzeugen. Aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen. Das Spektrum-Diagramm beschränkt den Eintrag fügt ein kleines Leistungsspektrum Diagramm oben rechts in der Figur. Geben Sie 2 50 ein, um die Frequenzgrenzen für dieses Diagramm anzugeben. Ändern Sie das Feld Sortierung wieder in Latenzzeit und Ereignistyp zurück zu rt. Dann geben Sie 500 unter Mark-Zeiten ein, um eine vertikale Markierung auf 500 ms zu zeichnen (hier nur zu illustrativen Zwecken). Schließlich geben Sie -500 1500 unter Zeitlimits ein, um ein bestimmtes Zeitfenster zu vergrößern, und -3 3 unter Amplitudengrenzen (dB). Die erpimage () - Abbildung unten erscheint. Im nächsten Tutorial zeigen wir, wie EEGLAB zur Durchführung und Auswertung der ICA-Zerlegung von EEG-Datensätzen eingesetzt werden kann.