"Mean Machine"是一款开源的MATLAB应用程序，专为分析大规模EEG（脑电图）数据而设计。EEG是一种记录大脑电活动的技术，广泛应用于神经科学、临床诊断和认知研究。该工具尤其适用于处理伪像检测、诱发电位分析以及频率分析等任务。
伪像检测是EEG分析中的一个重要环节，因为它们可能会干扰信号的真实解读。Mean Machine能够帮助研究人员识别并去除这些噪声源，如电源干扰、眼动、肌肉收缩等，确保后续分析的准确性。
诱发电位（ERP）是大脑对特定刺激的即时反应，常用于研究认知过程。Mean Machine支持ERP分析，可以提取并可视化与特定事件相关的微小电位变化，这对于理解大脑如何处理信息至关重要。
频率分析则涉及将EEG信号转换到频域，揭示信号的振荡模式。Mean Machine能够执行功率谱分析，揭示不同频率成分的强度，这有助于理解大脑的状态和功能。
该程序以GUI（图形用户界面）形式提供，方便用户直观操作。同时，它也支持命令行运行，使得在没有GUI环境或者需要自动化处理时也能使用。
`MeanMachine.m`是主程序文件，包含了整个应用的核心逻辑。`mm_addpaths.m`可能用于设置程序所需的路径，确保所有依赖项都能正确加载。`UpdateMeanMachine.m`可能用于更新应用程序到最新版本，确保用户始终使用最新的功能和修复。`README.txt`和`INSTALL.txt`通常包含项目简介和安装指南，为用户提供使用和安装的步骤。
`ElectrodeMaps`和`HeadModels`目录可能包含了电极布局图和头部模型，这些都是进行EEG分析时必要的几何信息。电极地图描述了电极在头皮上的位置，而头部模型则考虑了头骨和头皮的电导率，对信号传播进行物理建模。
`Doc`目录可能包含了详细的文档，如用户手册、教程或API参考，帮助用户理解和使用该软件。`Plugins`和`Toolboxes`可能是额外的功能扩展或第三方工具箱，增强了Mean Machine的分析能力，比如可能包括特定的滤波器、统计方法或其他特定的分析工具。
Mean Machine是一个强大的开源工具，为EEG研究人员提供了全面的数据处理和分析功能。其开源特性意味着开发者和研究者可以自由地查看源代码，进行定制和改进，促进整个领域的技术发展。
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