事件相关脑电位
§1 EEG离线分析需要线性校正（Linear Detrend）吗？
《ERP实验教程》第四章第一节“离线分析的基本过程”对从EEG原始数据得到ERP结果的基本过程进行了说明，而《认知事件相关脑电位教程》（魏景汉、罗跃嘉主编，2002）书中对EEG离线分析的步骤也进行了描述，如下：
《认知事件相关脑电位教程》
1、 合并任务数据 2、 去除眼电伪迹 3、 对脑电分段 4、 滤波 5、 基线校正 6、 排除伪迹 7、 删除坏电极通道 8、 平均 9、 总平均
《ERP实验教程》
1、 合并行为数据和脑电预览 2、 去除眼电、心电、肌电伪迹 3、 数字滤波 4、 脑电分段 5、 基线校正 6、 线性校正 7、 基线校正 8、 去除伪迹 9、 叠加平均/总平均
总体而言，两本书中的步骤基本上是一致的，主要区别在于《ERP实验教程》增加了线性校正（Linear Detrend）。那么，是否一定需要进行线性校正（Linear Detrend）呢？很多读者对此感到疑惑，在此，对该步骤作进一步的补充说明，希望读者能够深刻体会：
线性校正（Linear Detrend）主要用来消除线性漂移带来的伪迹，可以剔除超出epoch范围内的电位偏移。当所用的AC放大器的时间常数较大（或DC放大器）时，记录的脑电数据通常会混有这种伪迹，而突然的刺激波动也会产生一个缓慢恢复的慢波，另外，HEOG会引起前-颞区的记录部位出现慢电位的漂移。为了消除上述伪迹，线性校正先计算现有波形的“line of best fit”，然后再将其剔除。
我们在进行线性校正时，一个非常重要的问题即是，要判断出现的慢电位偏移是否是伪迹，只有在确定其为伪迹时，才能进行该步骤。那么，怎样判断慢电位的偏移是否是伪迹呢？这需要研究者具有一定的伪迹判别能力以及ERP研