先核对数据，再选择清洗流程
EEG 数据预处理的目的，是在保留研究信号的同时减少噪声与伪迹。上传前需要确认采样率、通道名称、信号单位、参考方式，以及是否存在事件标记。通道顺序或微伏与伏的单位解释错误，会影响后续所有分析。
Brainifly 网页版将数据上传到账户对应的云端处理空间。希望在自己的电脑上处理数据，可以下载 OpenBrainEEG 本地版。两种方式的计算位置不同，请根据研究数据的管理要求选择。
在线操作步骤
登录后进入“上传任务”，选择 EDF、BDF、FIF 等支持的文件；OpenBCI 文本数据需要核对 EXG 通道顺序。Neuracle 原生格式使用专门的文件夹或 ZIP 导入入口，不能只上传一个缺少配套文件的 NDF。
查看预检中的通道数、时长与预计 Credits，再选择实验对象及滤波参数。任务提交后进入队列，处理完成可查看步骤记录、下载清洗数据与参数。动物模式不使用面向人类 EEG 的自动 ICA 分类和质量评分。
滤波、参考与 ICA 各解决什么问题
带通滤波限制保留的频率范围，陷波用于抑制选定的工频及其谐波。零相位 FIR 是离线默认选项，不引入相位延迟，但事件前后可能出现振铃；最小相位 FIR 会改变相位关系，不能直接当作“零延迟滤波”。
坏导、参考与 ICA 相互影响。人类数据按所选流程处理，并应复核被剔除的成分。没有适合所有实验的万能参数：ERP、静息态、运动想象和高频研究的频段需求不同。
如何保留可复现证据
下载清洗结果时同时保存参数 JSON、处理日志和报告。数据分析结果另含输入哈希、采样率、窗长、重叠、频段范围及软件依赖版本。比较两组结果前，先检查预处理、单位和参考是否一致。
本页说明研究工具的工作流程，不将质量分数等同于临床结论，也不保证自动处理后每段数据都适合统计。