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4.2: Clases de Filtros

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    Hay cuatro clases principales de filtros utilizados en la investigación EEG/ERP. Por lo general, se les llama en términos de las frecuencias que pasan, no las frecuencias que se filtran (tanto como un filtro de aire pasa aire y filtra el polvo).

    • Un filtro de paso bajo pasa las frecuencias bajas y filtra las frecuencias altas (por ejemplo, la actividad muscular).
    • Un filtro de paso alto pasa las frecuencias altas y filtra las frecuencias bajas (por ejemplo, derivas graduales resultantes de los potenciales de la piel).
    • Un filtro de paso de banda pasa una banda intermedia de frecuencias y filtra las frecuencias más bajas y más altas. Un filtro de paso de banda es lo mismo que filtrar dos veces, una con un filtro de paso bajo y otra con un filtro de paso alto.
    • Un filtro de muesca pasa todas las frecuencias excepto por una banda estrecha (por ejemplo, 60 Hz). Un filtro de muesca se usa típicamente durante una grabación de EEG cuando los dispositivos eléctricos de CA producen tanta contaminación del EEG que es difícil ver la señal.

    Normalmente no recomiendo aplicar filtros notch (a menos que sean necesarios durante el proceso de grabación); generalmente es mejor usar un filtro de paso bajo que atenúe todas las frecuencias altas. Sin embargo, si no desea usar un filtro de paso bajo con un corte de 20 o 30 Hz (por ejemplo, porque está interesado en una actividad de frecuencia relativamente alta), un enfoque de filtrado de ruido de línea muy sofisticado (Mitra y Pesaran, 1999) está disponible en EEGLAB como complemento de línea limpia (consulte Bigdely-Shamlo et al., 2015 para detalles importantes sobre la implementación de esta herramienta). Otra herramienta llamada Zapline también se puede utilizar para este propósito (de Cheveigné, 2020; Klug & Kloosterman, 2022), pero es más nueva y aún no ha acumulado un sólido historial.


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