用mne库获取脑电信号的平均频带功率
用mne库获取脑电信号的平均频带功率
提问于 2022-02-24 05:23:50
我正在寻找一种方法，以获得伽玛带的平均频率在一个通道的脑电图信号，从一个edf文件，我无法弄清楚如何这样做。我在网上查看了各种来源，为了做到这一点，我需要使用韦尔奇的方法从信号中获取，但我无法通过mne库找到这样的方法。到目前为止，我所能完成的全部工作都附在下面。我会感激任何帮助。
import mne
file = "H S1 EC.edf"
data = mne.io.read_raw_edf(file)
raw_data = data.get_data()
info = data.info
channels = data.ch_names回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-03-19 07:03:14
要获得信号的功率谱，你可以：
import mne
file = "H S1 EC.edf"
data = mne.io.read_raw_edf(file, preload=True)
psds, freqs = mne.time_frequency.psd_welch(data)这给出了所有频率的光谱功率，因此要获得平均伽马功率，就必须对psds阵列中与感兴趣的频带相对应的部分进行平均( psds中的功率值对应的频率可以在freqs阵列中找到)。
然而，你似乎不感兴趣的是平均伽马功率，而是伽马频率，这是更棘手的。在EEG中，伽马能量通常是微弱的，在这个频率范围内的信号可以被肌肉伪影(和可能的微眼罩伪影)所支配--因为这一点，我怀疑你是否能够识别出一个可靠的伽马峰(一个不是人造产物)。我建议你看一看Joerg Hipp和Markus Siegel 2013年发表的“将神经元伽马带活动与脑电和眼肌活动分离”的论文，他们对数据的预处理和分析给出了一些很好的建议，以获得对神经元伽马能量的准确估计。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71252694
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