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8.18: Script de Matlab para este capítulo

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    He creado un script llamado MMN_Artifact_Rejection Example.m que muestra cómo implementar los procesos de interpolación y detección de artefactos descritos en este capítulo. La puedes encontrar en la carpeta Chapter_8. Se ejecuta sobre los datos de los Sujetos 1-10 en el experimento ERP CORE MMN. Los conjuntos de datos para estos participantes están en una subcarpeta llamada MMN_Data.

    El script demuestra cómo puede poner información específica del sujeto en una hoja de cálculo de Excel, como qué canales interpolar y qué parámetros de detección de artefactos usar, y luego hacer que el script lea esta información y la use para controlar los procesos de interpolación y detección de artefactos. ¡Este es un truco súper útil!

    No pasé mucho tiempo personalizando los parámetros. Probablemente puedas hacer un mejor trabajo dado lo que has aprendido en este capítulo.

    La mayoría de estos participantes tienen muchos parpadeos y necesitarían ser excluidos de los análisis finales porque superan nuestro criterio de 25% de ensayos rechazados. Como señalé antes, esto se debe a que planeamos usar la corrección de artefactos en lugar del rechazo para los parpadeos, y no hicimos nada para minimizar el parpadeo. También debo señalar que el Sujeto 7 tiene una tonelada de deriva de baja frecuencia (probablemente proveniente de los electrodos de referencia, porque está presente en todos los canales EEG) y fue excluido de los análisis finales en el artículo ERP CORE.


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