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免费下载| Steven J. Luck《Applied Event-Related Potential Data Analysis 》第二版上线
免费下载| Steven J. Luck《Applied Event-Related Potential Data Analysis 》第二版上线学习脑电与事件相关电位（EEG/ERP）分析的朋友们，又有一本值得收藏的免费学习资源！ Steven J. Luck 教授的 《Applied Event-Related Potential Data Analysis》第二版（2026）现已开放在线阅读和免费下载。该书以真实数据和操作练习为核心，带领读者逐步完成从 EEG 预处理、ERP 提取，到统计分析与 MATLAB 脚本自动化的完整流程。 对于刚开始学习 EEG/ERP 分析的同学，它可以作为一本边读边练的入门教材；对于已有分析经验的研究者，新版也提供了更新分析方法、检查现有流程的机会。
第二版新增的第12章“多变量模式分类（解码）”，将学习内容从传统 ERP 波幅与潜伏期分析进一步拓展到多变量分析。通过具体数据和练习，读者可以学习： 二分类与多分类解码：以面孔身份和情绪表情为例开展分析。 群体结果与统计分析：处理多名被试的数据，并导出结果用于统计检验。 时间泛化分析：考察某一时间点训练的分类器能否推广到其他时间点。 频域解码：了解如何对频域信息进行解码分析。 类别不平衡问题：观察不平衡类别如何造成解码结果虚高，并学习相应处理方法。 AUC 指标的应用：结合 ERP CORE P3b Oddball 范式开展操作练习。 尤其是“类别不平衡”部分，对于不同实验条件试次数不一致的研究很有参考价值。它提醒我们：获得较高的解码成绩之后，还需要检查分析流程是否引入了偏差。 新版仍然覆盖滤波、重参考、事件分类、分段与基线校正、坏导插值、伪迹剔除、ICA 校正、ERP 波幅与潜伏期测量，以及 MATLAB 自动化处理等内容。读者可以结合 ERP CORE 等真实数据，理解每一步“如何操作”，以及“为什么这样做”。 因此，已经读过第一版的朋友，可以重点关注ERPLAB Studio 操作、修订后的滤波章节，以及新增的解码分析章节；初学者则可以按章节顺序，逐步建立完整的 EEG/ERP 分析流程。 新版书籍地址：https://doi.org/10.18115/D56G81。打开后可在线阅读，并通过页面提供的 PDF 功能下载。 如果无法打开网页或下载 PDF，欢迎“滴滴”本公众号后台，或发送邮件至zhang.guanghui@foxmail.com，索取书籍 PDF 版本。 欢迎转发给正在学习 EEG/ERP 分析的同学和同行，也感谢 Steven J. Luck 教授持续分享开放、实用的教学资源！ 书籍引用信息： Luck, S. J. (2026).Applied Event-Related Potential Data Analysis, Second Edition. LibreTexts.https://doi.org/10.18115/D56G81 其他引用： Guanghui Zhang, Carlos D. Carrasco, Kurt Winsler, Brett Bahle, Fengyu Cong, and Steven J. Luck (2024). Assessing the effectiveness of spatial PCA on SVM-based decoding of EEG data. Neuroimage. DOI:10.1016/j.neuroimage.2024.120625 Guanghui Zhang, David R. Garrett & Steven J. Luck (2024). Optimal Filters for ERP Research II: Recommended Settings for Seven Common ERP Components. Psychophysiology. DOI:10.1111/psyp.14530. Guanghui Zhang, David R. Garrett & Steven J. Luck (2024). Optimal Filters for ERP Research I: A General Approach for Selecting Filter Settings. Psychophysiology. DOI:10.1111/psyp.14531. Guanghui Zhang, David R. Garrett, Aaron M. Simmons, John E. Kiat, & Steven J. Luck (2024). Evaluating the Effectiveness of Artifact Correction and Rejection in Event-related Potential Research. Psychophysiology. DOI:10.1111/psyp.14511. Guanghui Zhang& Steven J. Luck (2023). Variations in ERP Data Quality Across Paradigms, Participants, and Scoring Procedures. Psychophysiology, DOI:10.1111/psyp.14264. Guanghui Zhang，Xinran Wang & Steven J. Luck. Maximizing EEG decoding for experimental designs with different numbers of trials per condition.in preparation.
与第一版相比，第二版有哪些主要变化？
最值得关注的新增内容：解码分析
传统 ERP 分析的核心内容依然完整保留
免费阅读与下载
Guanghui Zhang, Xinran Wang, Kurt Winsler & Steven J. Luck (2026). Evaluating the effects of regularization strengths and number of crossfolds on the performance of SVM-based decoding of EEG data. Cortex. DOI:10.1016/j.cortex.2026.05.005
Guanghui Zhang, Xinran Wang, Ying Xin,Fengyu Cong, Weiqi He & Wenbo Luo (2026). The impact of downsampling on data quality, univariate measurement and multivariate pattern analysis in event-related potential research. NeuroImage. DOI:10.1016/j.neuroimage.2026.121981
Guanghui Zhang & Steven J. Luck. (2025). Assessing the impact of artifact correction and artifact rejection on the performance of SVM and LDA-based decoding of EEG signals. Neuroimage. DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121304