python-mne包脑电处理



一个被试,92个实验句,四种条件,即司机驾驶香蕉一辆/一根,小明遗失香蕉一辆/一根,简单的尝试,对所有电极进行平均,排除了一个坏导,进行了预处理,包括滤波、ICA等。

  1. 司机驾驶香蕉和小明遗失香蕉:名词位置的N400差异

    2023-10-22-YXY-Fig1

    (hign:高限制语境 lown:中性语境)
  2. 高限制语境中量词的对比:hcon司机驾驶香蕉一辆和hdis司机驾驶香蕉一根

    2023-10-22-YXY-Fig2

  3. 低限制语境中量词的对比:ldis小明遗失香蕉一辆和lcon小明遗失香蕉一根

    2023-10-22-YXY-Fig3

    这个图非常符合我们的预期
  4. 最关注的部分:hcon和ldis的对比,即司机驾驶香蕉一辆和小明遗失香蕉一辆,一辆的对比

    2023-10-22-YXY-Fig4

    似乎…在N400部分没区别?但是600ms附近有一个显著的Post-N400-Positve,按理来说是对错误预测的抑制,这里是这样的吗?