Pre-processing pipelines for different offline experiments
are represented in Fig. 1. The base pipeline is selected such that they can easily be used in an online real-time
decoding scheme18. An H-infinity algorithm was used to specifically remove eye blinks, eye motions, amplitude
drifts and recording biases simultaneously23. The parameters of the H-infinity algorithms were kept the same as
the real-time decoding. Peripheral channels were removed as they typically contain many artifactual components.
The signals were then bandpass filtered using a 4th order butterworth filter. Although the frequency range was the
same, this is one of the differences compared to the real-time decoding as the real-time implementation utilized
finite impulse filter and the phase shift was expected. To this point, all processing was done through a MATLAB
script, which is also provided in the open-sourced repository. Additionally, before each experiment, the signals
were z-scored for each channel

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편 003
1.1 MATLAB 시작하기 003
명령창(command Window)에서의 입력 005
도움말(Help)의 이용 007
1.2 입력 오류의 수정 008
계산의 중지 009
MATLAB 종료하기 009
1.3 연산과 변수의 할당 009
연산자 우선순위 011
내장함수 012
1.4 데이터의 표현 013
1.5 변수의 처리 015
변수 이름 015
clear 명령어 016
특수변수와 정수 017
whos 명령어 017
1.6 벡터와 행렬 018
벡터 018
행렬 023
스크린 출력과 억제 024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수 025
랜덤 수 025
복소수 027
1.8 기호를 이용한 연산 028
기호식에서의 치환 029
1.9 코드 파일 030
스크립트 코드 파일 030
코멘트의 추가 032
함수 코드 파일 033
사용자 정의함수 036
1.10 간단한 그래프의 생성 037
ezplot을 이용한 그래프 037
plot을 이용한 그래프 039
3차원 그래프 042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속 043
엑셀 데이터 불러오기 043
데이터 가져오기 옵션 046
스크립트 생성 옵션 049
함수 생성 옵션 049
생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기 050







제 2편 : 연구논문
An empirical comparison of neural networks and machine learning
algorithms for EEG gait decoding

1. Introduction 51
2. Methods 52
3. Results 56
4. Discussion 64
5. References 66