Little notes

摘要： The preprocessing pipeline of EEG data from EEG fMRI paradigm differs from that of regular EEG data, because they are mainly influenced by MRI artefac 阅读全文

摘要： Source: "Sigma Zone, by Philip Mayfield" The Binomial Distribution is commonly used in statistics in a variety of applications. Binomial data and stat 阅读全文

摘要： 来源： "SealHuang" 脑成像技术已经成为认知科学和心理学研究领域中一种重要的研究手段，帮助研究者不断深入发掘我们脑中的秘密。伴随着研究的不断深入，各式各样的指标参数和分析方法也不断推陈出新，以迅雷不及掩耳之势进入了我们的视野。如何用它们来完善和深入我们自己的研究，成为多数研究者共同的问题。 阅读全文

摘要： Source: "Brain voyager support" Theoretical Background Spatial smoothing means that data points are averaged with their neighbours. This has the effec 阅读全文

摘要： 来源： "http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html" 数据预处理主要包括数据导入、电极定位、电极返回、滤波、去除伪迹、重建参考、分段、叠加平均等步骤。只有经过预处理的数据，才能进行特征值提取以进一步进行方差分析等操作。EEGLAB对数 阅读全文

摘要： The laterality issue: different software will interpret fMRI images in different way (mainly refer to right/left side display), so will the functions 阅读全文

摘要： Reference Buckner R L, Krienen F M, Castellanos A, et al. The organization of the human cerebellum estimated by intrinsic functional connectivity.[J]. 阅读全文

摘要： 来源： "知乎 如何理解置信度？" 二楼：Online Pig 置信区间是频率学派的理论。 简单来说，我们需要估计一个参数，手头有很多数据，构造好了某个公式，用这些数据算出来的一个置信区间。 要着重强调的一点是：求置信区间的公式只会与样本有关，与总体是无关的！ 也就是说，我们获得了一组样本，算出来置 阅读全文

摘要： 来源： "VergiL Wang的专栏" 参数说明 : P ：Posigive，类别1为正例，正例的个数； N ：Negative，类别0为负例，负例的个数； TP ：True Positive，1被正确分类为1的个数； TN ：True Negative，0被正确分类为0的个数； FP ：Fals 阅读全文

摘要： Source: "WikiPedia Electroencephalography" Since an EEG voltage signal represents a difference between the voltages at two electrodes, the display of 阅读全文