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    Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE数据结构Evoked及其对象创建

    诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间平均数据,在MNE,创建Evoked对象通常使用mne.Epochs.average()来平均epochs数据来实现。...Evoked结构简介 #导入包 import os.path as op import matplotlib.pyplot as plt import mne 从fif文件读取诱发数据 """ 从文件读取诱发数据集...,这个信息和Raw对象以及Epochs对象info很相似 print(evoked.info) print(evoked.times) # 查看evoked结构其他属性 print(evoked.nave...MNE 从头创建Evoked对象 在实际过程,有时需要从头自动构建数据来创建Evoked对象, 方式:利用mne.EvokedArray创建Evoked对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组形状必须是...:构建数据 构建一个大小为10x5x200三维数组,数组数据是随机数; 第一维数据表示:10 epochs 第二维数据表示:5 channels 第三维数据表示:2 seconds per epoch

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    Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE数据结构Epoch及其创建方法

    由于EEG是连续收集,要分析脑电事件相关电位时,需要将信号"切分"成时间片段,这些时间片段被锁定到某个事件(例如刺激)时间片段。...比如在EEGLAB分析,EEGLAB将连续数据视为由一个较长时期(long epoch)组成,而将数据切分后,它由多个较小时期(small epoch)组成。...脑电信号矩阵表示为1x60矩阵,如果将信号划分成一些2s信号,则将有30个peoch(信号每2s就是一个epoch) 在MNE,Epoch对象是一种把连续型数据作为时间段集合表示方法, 形状为...从头创建Epoch对象 在实际过程,有时需要从头构建数据来创建Epochs对象, 方式:利用mne.EpochsArray创建Epochs对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组形状必须是(n_epochs...三维数组,数组数据是随机数; 第一维数据表示:10 epochs 第二维数据表示:5 channels 第三维数据表示:2 seconds per epoch # 采样频率 sfreq = 100

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    BCI--Python-EEG工具库MNE

    Python-EEG工具库MNE 一、环境配置 安装MNE-python shell pip install -U mne 测试 python import mne from mne.datasets...6、绘制电极位置 python raw.plot_sensors() plt.show() ? 三、MNE从头创建Raw对象 1、简单介绍 在实际过程,有时需要从头构建数据来创建Raw对象。...: dipole AU: misc 第一步:构建数据 python 第一步:构建数据 构建一个大小为10x5x200三维数组,数组数据是随机数; 第一维数据表示:10 epochs 第二维数据表示...6、Epoch对象元数据(metadata) 有时候使用mnemetadata属性来存储相关数据特别有用,metadata使用pandas.DataFrame来封装数据。...诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间平均数据,在MNE,创建Evoked对象通常使用mne.Epochs.average()来平均epochs数据来实现。

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    Python-EEG工具库MNE中文教程(14)-Epoch对象元数据(metadata)

    关于Epochs数据结构:可以查看文章Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE数据结构Epoch及其创建方法和Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE数据结构Epoch及其用法简介...有时候使用mnemetadata属性来存储相关数据特别有用,metadata使用pandas.DataFrame来封装数据。...这使用了Pandaspandas.DataFrame.query()方法。任何有效查询字符串都将起作用。...""" 注意,传统epoch子选择仍然有效。 传统选择epochMNE方法将取代丰富元数据查询。...下面将展示一个更复杂示例,该示例利用每个epoch元数据。我们将在元数据对象创建一个新列,并使用它生成许多试验子集平均值。

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    Python-EEG工具库MNE中文教程(12)-注释连续数据

    , verbose=False) # 只截取60s数据 raw.crop(tmax=60).load_data() MNE-Python注释是一种存储关于原始对象时间跨度短字符串信息方法。...通过代码创建注释 如果事先知道要注释原始对象跨度,可以通过编程来创建注释,甚至可以将列表或数组传递给Annotations构造函数来同时注释多个跨度: my_annot = mne.Annotations...(raw.first_samp / raw.info [ 'sfreq'])已添加到每个注释初始值. time_of_first_sample = raw.first_samp / raw.info...这三个注释显示为不同颜色矩形,因为它们具有不同描述值(沿绘图区域顶部边缘打印)。在绘图窗口底部可以看到彩色跨度出现在绘图窗口底部小滚动条,这有助于快速查看注释在Raw对象位置。...对注释对象操作 只要注释对象共享相同orig_time,就可以通过简单地用+运算符添加来组合注释对象: new_annot = mne.Annotations(onset=3.75, duration

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    Python-EEG工具库MNE中文教程(7)-读取.edf文件

    MNE-python读取.edf文件 EDF,全称是 European Data Format,是一种标准文件格式,用于交换和存储医疗时间序列。...python读取edf文件,可以通过mne实现 方法原型: 方法原型: mne.io.read_raw_edf(input_fname, montage='deprecated...值应对应于文件电极。默认为无。 misc:通道名称或应指定为MISC通道索引列表。值应对应于文件电极。默认为无。...preload:如果为True,则数据将被预加载到内存(这样可以加快数据索引); 如果preload是字符串,则该字符串为数据存放在硬盘路径地址(速度较慢,需要较少内存)。....L1.edf",preload=False) 第三步:获取原始数据事件 查看原始edf文件中保存event id以及events events_from_annot, event_dict =

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    脑电分析系列| MNE数据结构Epoch及其创建方法

    由于EEG是连续收集,要分析脑电事件相关电位时,需要将信号"切分"成时间片段,这些时间片段被锁定到某个事件(例如刺激)时间片段。...比如在EEGLAB分析,EEGLAB将连续数据视为由一个较长时期(long epoch)组成,而将数据切分后,它由多个较小时期(small epoch)组成。...脑电信号矩阵表示为1x60矩阵,如果将信号划分成一些2s信号,则将有30个peoch(信号每2s就是一个epoch) 在MNE,Epoch对象是一种把连续型数据作为时间段集合表示方法, 形状为...从头创建Epoch对象 在实际过程,有时需要从头构建数据来创建Epochs对象, 方式:利用mne.EpochsArray创建Epochs对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组形状必须是(n_epochs...10x5x200三维数组,数组数据是随机数; 第一维数据表示:10 epochs 第二维数据表示:5 channels 第三维数据表示:2 seconds per epoch # 采样频率 sfreq

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    脑电分析系列| MNE-Python详细安装与使用(更新)

    主要内容如下: 安装Python(推荐安装Anaconda) 安装MNE-python 下载MNE-Python案例数据 测试是否安装成功以及简单使用 1.安装Python(推荐安装Anaconda)...所以推荐安装Anaconda,因为它已经包含了Python以及常见要用Python工具库。...3.下载MNE-Python案例数据 据交流群群友反应,官方MNE-Python数据下载特别慢, 这里提供了MNE-Python官方案例:MNE-sample-data下载。...注意,需要将上述下载得到数据存放路径赋值给fname。具体看下面代码,我是存放在F盘data。...fname = 'F:/data/MNE-sample-data/MEG/sample/sample_audvis_raw.fif' """ 如果上述给定地址存在该文件,则直接加载本地文件, 如果不存在则在网上下载改数据

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    脑电分析系列| MNE数据结构Evoked及其对象创建

    诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间平均数据,在MNE,创建Evoked对象通常使用mne.Epochs.average()来平均epochs数据来实现。...Evoked结构简介 import os.path as op import matplotlib.pyplot as plt import mne 从fif文件读取诱发数据 """ 从文件读取诱发数据集...,这个信息和Raw对象以及Epochs对象info很相似 print(evoked.info) print(evoked.times) # 查看evoked结构其他属性 print(evoked.nave...MNE 从头创建Evoked对象 在实际过程,有时需要从头自动构建数据来创建Evoked对象, 方式:利用mne.EvokedArray创建Evoked对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组形状必须是...10x5x200三维数组,数组数据是随机数; 第一维数据表示:10 epochs 第二维数据表示:5 channels 第三维数据表示:2 seconds per epoch # 采样频率 sfreq

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    脑电分析系列| bad通道介绍

    通过使用MNE-Python,可以很容易地跟踪分析流这些通道,而无需实际删除这些通道数据。 它具体实现是通过跟踪列表坏通道索引并在执行分析或绘图任务时查看该列表。...# 查看 bad 通道 print(raw.info['bads']) ['MEG 2443', 'EEG 053'] 从上面的打印可以看到,从磁盘中加载.fif文件存在标记为"坏"通道。...如果要更改标记为"bad"频道,可以直接编辑raw.info['bads'];这是一个普通Python列表,因此可以使用常见列表方法来操作: original_bads = deepcopy(raw.info...mne坏频道列表。Info对象bads字段在跨MNE-Python代码库几十个函数和方法中被自动考虑。这与函数或方法签名参数exclude='bads'一致。...在MNE-Python代码库数十种函数和方法,会自动考虑mne.Info对象bads字段不良通道列表,这与函数或方法签名参数exclude ='bads'一致地完成。

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