我们到了!主要的思想是如何从脑电图记录数据库中建立一个功能性的脑网络，然后在脑网络中可视化一些网络特征。我们的明星!(自v. R2015b及以后)。有关网页版本及步骤，请浏览:http://complexity.es/school/neuroscience

利用图论和复杂系统实现功能连接(点击图片中的PDF副本)。这篇关于大脑复杂网络的教程由Johann H. Martínez编写。利用脑电信号的原始时间序列，进行频带分解，建立基于相关的脑网络(不同类型的相关)，可视化图的矩阵表示，使用矩阵重组和阈值法。这里我们使用了Sporns等人的大脑连接工具箱(BCT)，麻省理工学院的Matlab网络分析工具。感谢David Legland的活动“double2rgb.m”。数据集取自Chennu等人的PlosOne(2016)的论文。

代码是在Matlab®R2018a编写的，它将从R2015b运行，因为Matlab图形工具包。完整的教程可以在这里可视化。从这个MathWorks FileExchange_link或从我的GitHub_repository。数据集包含在以前的链接，但是，请，电子邮件我的任何查询，问题，功能或本教程的数据，不要犹豫联系我。