一、脑机接口与神经电生理技术概述 

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术，它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源，主要包括以下几种类型：

MEG（脑磁图）：通过测量大脑神经元电活动产生的磁场变化来反映脑功能，具有极高的时间分辨率。

EEG（脑电图）：通过头皮电极记录大脑皮层的电活动，设备便携、成本较低，是研究脑电活动的常用手段。

fNIRS（功能近红外光谱）：利用近红外光检测大脑皮层的血氧变化，可反映脑区的神经活动。

ECoG（皮层脑电图） 和 深度电极记录：通过植入颅内的电极直接记录大脑皮层或深层结构的电活动，信号质量高，常用于临床研究。 

二、Brainstorm 软件：脑电数据分析的利器 

（一）软件简介与优势 

Brainstorm 是一款专为脑电信号分析设计的开源软件，具有以下显著优势：

多模态支持：可对 MEG、EEG、fNIRS、ECoG 等多种类型的脑电信号进行分析。 

用户友好：拥有直观的图形界面，无需编程知识即可操作，非常适合初学者。

功能强大：涵盖数据预处理、可视化、源定位、功能连接分析等完整的数据分析流程。

无需 Matlab 许可证：尽管基于 Matlab 和 Java 开发，但提供独立可执行版本，支持 Windows、MacOS、Linux 等多种操作系统。 

（二）软件下载与安装 

下载步骤

打开浏览器，访问 Brainstorm 官方网站：Introduction - Brainstorm。

在首页找到 “Download” 或类似下载链接，点击进入下载页面。 

根据自己的操作系统（Windows、MacOS 或 Linux）选择相应的安装包进行下载。 

安装指南

下载完成后，双击安装包，按照提示进行安装。

安装过程中，可选择默认安装路径或自定义安装位置。

安装完成后，桌面上会生成 Brainstorm 的快捷方式，双击即可启动软件。 

（三）软件界面与基本操作 

界面组成

菜单栏：包含文件、编辑、查看、工具等多个菜单，提供各种功能选项。

工具栏：放置常用功能的快捷按钮，方便快速操作。

项目管理器：用于管理实验项目、受试者数据和分析流程。

数据显示区：显示脑电信号的波形、频谱等信息。

日志窗口：记录软件操作的日志信息，便于排查问题。

基本操作流程

启动软件后，首先需要创建一个新项目，用于组织和管理数据。

在项目管理器中，添加受试者信息和实验条件。

导入脑电数据，Brainstorm 支持多种文件格式，如 EEGLab 的.set 文件、Neuroscan 的.cnt 文件等。 

通过菜单栏和工具栏中的功能按钮，对数据进行预处理、分析和可视化。

三、脑电数据预处理：从原始信号到可用数据 

（一）数据导入与格式转换 

导入本地数据

点击菜单栏中的 “File”→“Import”→“Data”，选择要导入的数据文件。 

在弹出的对话框中，根据数据格式选择相应的导入选项。

导入完成后，数据会显示在项目管理器中。

格式转换

如果导入的数据格式不是 Brainstorm 常用的格式，可通过 “File”→“Convert”→“Data Format” 进行转换。 

选择源格式和目标格式，设置相关参数，点击 “Convert” 即可完成转换。 

（二）数据检查与可视化 

波形查看

在项目管理器中选中导入的数据，点击工具栏中的 “View Time Series” 按钮，查看脑电信号的波形。 

通过调整时间窗口和通道选择，观察信号的整体特征和异常情况。

频谱分析

点击 “Tools”→“Spectral Analysis”→“Power Spectrum Density”，对脑电信号进行频谱分析。

可选择不同的频率范围和分析方法，查看信号的功率谱密度分布。

（三）伪迹去除与数据清洗 

眼电和心电伪迹检测

Brainstorm 提供了自动检测眼电和心电伪迹的功能。点击 “Tools”→“Artifact Detection”→“Eye Blinks” 或 “Heartbeats”，软件会自动识别并标记伪迹。

对于自动检测不准确的伪迹，可通过手动方式进行调整和标记。

独立成分分析（ICA）去伪迹

ICA 是一种常用的伪迹去除方法，可将脑电信号分解为多个独立成分。点击 “Tools”→“Artifact Correction”→“Independent Component Analysis (ICA)”，进行 ICA 分解。 

通过观察各独立成分的时空特征，识别并去除与伪迹相关的成分。

坏通道和坏试次检测

点击 “Tools”→“Artifact Detection”→“Bad Channels” 或 “Bad Trials”，检测并标记坏通道和坏试次。 

对于坏通道，可采用插值法进行修复；对于坏试次，可选择删除或进行其他处理。

（四）基线校正与数据分段 

基线校正

基线校正用于消除信号中的直流偏移和低频漂移。点击 “Tools”→“Preprocessing”→“Baseline Correction”，设置基线时间段和校正方法。 

一般选择刺激前的一段时间作为基线，通过减去基线均值来实现校正。

数据分段（Epoch）

数据分段是将连续的脑电信号划分为多个时间窗口（Epoch），以便进行后续的统计分析。点击 “Tools”→“Preprocessing”→“Epoch”，设置分段的时间范围和事件标记。 

分段完成后，可对每个 Epoch 进行平均，得到事件相关电位（ERP）。