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matlab非参数代码ept_TFCE-matlab 这个 matlab 工具箱是为已经预处理的 M-EEG 数据进行统计分析而设计的。 使用的主要基础方法是“无阈值集群增强”技术，然后进行排列以计算差异的显着性。 数据可以是按时间通道的； 按频率频道； 或按时间按频率按频道。 获取更多信息 有关统计方法的更多信息，我们建议查看标题为 的论文。 抽象的 EEG 信号分析的进步及其与其他调查技术的结合使大型 EEG 数据集的适当统计分析成为一个关键问题。 随着可用通道和样本数量的增加，以及更多探索性的实验设计，有必要开发具有高度统计完整性和信号灵敏度的统计过程，尽管如此，它仍会产生可解释给普通用户的结果。 最近有人提出无阈值聚类增强作为 fMRI 数据集的有用分析工具。 这种方法本质上同时考虑了数据点的统计强度和邻域，以将原始信号转换为对组或条件之间“真实”差异的更直观理解。 在这里，我们采用这种方法以最佳方式处理 EEG 数据集，并使用基于排列的统计数据来构建有效的统计分析。 此外，我们将结果与当前可用的使用真实模拟 EEG 信号的其他几种非参数和参数方法进行比较。 所提出的方法通常对