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Python处理脑电--Epochs数据可视化

mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。...# 加载工具包 import os.path as op import mne import matplotlib.pyplot as plt 加载数据 """ 加载数据，如果本地无该数据, 则从网络中下载...因为这里没有进行人为的伪影校正或剔除，所以有一些epoch数据被眨眼和扫视污染。例如，epoch 1似乎被眨眼污染了(滚动到底部查看EOG通道)。单击浏览器窗口的顶部可以将这个epoch标记为剔除。...这意味着当浏览器窗口关闭时，它将被删除。 通过将events关键字传递给epochs绘图，可以在epoched数据上绘制事件标记。...显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on，以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。

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Python-EEG工具库MNE中文教程(15)-Epochs数据可视化

mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。...# 加载工具包 import os.path as op import mne import matplotlib.pyplot as plt """ 加载数据，如果本地无该数据, 则从网络中下载 ""...因为这里没有进行人为的伪影校正或剔除，所以有一些epoch数据被眨眼和扫视污染。例如，epoch 1似乎被眨眼污染了(滚动到底部查看EOG通道)。单击浏览器窗口的顶部可以将这个epoch标记为剔除。...这意味着当浏览器窗口关闭时，它将被删除。 通过将events关键字传递给epochs绘图仪，可以在epoched数据上绘制事件标记。...显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on，以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。

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    脑电分析系列| Epochs数据可视化

    mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。...# 加载工具包 import os.path as op import mne import matplotlib.pyplot as plt 加载数据 """ 加载数据，如果本地无该数据, 则从网络中下载...因为这里没有进行人为的伪影校正或剔除，所以有一些epoch数据被眨眼和扫视污染。例如，epoch 1似乎被眨眼污染了(滚动到底部查看EOG通道)。单击浏览器窗口的顶部可以将这个epoch标记为剔除。...这意味着当浏览器窗口关闭时，它将被删除。 通过将events关键字传递给epochs绘图，可以在epoched数据上绘制事件标记。...显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on，以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。

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    BCI--Python-EEG工具库MNE

    方式：通过mne.io.RawArray类来手动创建Raw 注：使用mne.io.RawArray创建Raw对象时，其构造函数只接受矩阵和info对象。...python """ 对图形进行缩放 对于实际的EEG / MEG数据，应使用不同的比例因子。...6、Epoch对象中的元数据(metadata) 有时候使用mne的metadata属性来存储相关数据特别有用，metadata使用pandas.DataFrame来封装数据。...7、Epochs数据可视化 mne.Epochs.plot()提供了一个交互式浏览器，当与关键字block = True结合使用时，允许手动拒绝。这将阻止脚本执行，直到关闭浏览器窗口。...诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间的平均数据，在MNE中，创建Evoked对象通常使用mne.Epochs.average()来平均epochs数据来实现。

    1.6K20

    Python-EEG工具库MNE中文教程(6)-读取.set文件和.locs文件

    欢迎关注我们，选择加"星标"或“置顶” 更多技术，第一时间送达 本案例主要介绍如何读取eeglab示例文件.set以及.locs文件。...知识点： mne中使用mne.io.read_raw_eeglab()读取.set文件； 利用mne.channels.read_custom_montage()读取.locs文件。...在0.19版本中，它的功能可以通过set_montage方法来实现; eog:指定eog通道的通道名称或索引，如果设置为auto，则使用包含eog和eye的通道名称。...利用mne.io.read_raw_eeglab来读取.set文件 """ 通过mne.io.read_raw_eeglab来读取.set文件 得到原始数据对象 """ raw = mne.io.read_raw_eeglab...# 根据映射名对原始数据中的通道名进行重命名 raw.rename_channels(mapping) """ 读取.locs文件，.locs文件记录的是电极头皮位置 """ montage=mne.channels.read_custom_montage

    2.3K20

    脑电分析系列| Python读取.set文件和.locs文件

    本案例主要介绍如何读取eeglab示例文件.set以及.locs文件。 .set文件记录的是采集的信息，主要内容包括通道数，事件数，开始时间与结束时间等。 .locs文件记录的是电极位置信息。...知识点： mne中使用mne.io.read_raw_eeglab()读取.set文件； 利用mne.channels.read_custom_montage()读取.locs文件。...在0.19版本中，它的功能可以通过set_montage方法来实现; eog:指定eog通道的通道名称或索引，如果设置为auto，则使用包含eog和eye的通道名称。...利用mne.io.read_raw_eeglab来读取.set文件 """ 通过mne.io.read_raw_eeglab来读取.set文件 得到原始数据对象 """ raw = mne.io.read_raw_eeglab...# 根据映射名对原始数据中的通道名进行重命名 raw.rename_channels(mapping) """ 读取.locs文件，.locs文件记录的是电极头皮位置 """ montage=mne.channels.read_custom_montage

    1.1K20

    Nature子刊 | ChineseEEG: 一个基于中文语料刺激的高通道EEG数据集

    (b) 带通滤波：提供两个版本的滤波数据，带通范围分别为 0.5-30 Hz 和 0.5-80 Hz。(c) 坏道插值：他们的坏道检测包括使用 pyprep 软件包实现的自动检测和人工检查。...插值时，使用 MNE 中的球面样条插值。(d) ICA 去噪：在这部分中，利用 mne-iclabel 软件包中的自动标记方法，然后进行人工检查，以去除眼球运动和心跳等有噪声的独立成分。...接着，利用MNE软件包中的infomax算法进行独立成分分析（ICA），将独立组件的数量设置为20个，确保包含大部分信息，并设置ICA算法的随机种子为97，确保结果可重复性。...使用Python中的mne-bids v0.14包将所有数据格式化为EEG-BIDS。...EEG源重构 除了传感器级分析，EEG数据还允许进行源定位分析。本研究使用MNE包进行源级分析，选取了三个数据片段进行演示。

    56910

    Python-EEG处理和事件相关电位(ERP)

    Python脑电图处理案例： import mne from mne.datasets import sample # 加载数据文件 data_path = sample.data_path() raw_fname...# 只筛选 EEG 和 EOG数据 raw.pick_types(meg=False, eeg=True, eog=True) # 查看 raw 信息， 可以发现有59个EEG通道和1个EOG通道 print...实际上，拥有一些EOG通道的EEG通道是很普遍的。在实际获取EEG数据时，会受到眼动等活动的影响。 如果要更改通道类型，可以使用mne.io.Raw.set_channel_types()方法。...如果您的数据没有位置，则可以使用MNE随附的Montages来设置 """ raw.plot_sensors() ? raw.plot_sensors('3d') # in 3D ? ?...自定义参考：使用通道EEG 001和EEG 002的平均值作为参考 raw_custom, _ = mne.set_eeg_reference(raw, ['EEG 001', 'EEG 002'])

    87330

    脑电分析系列| bad通道介绍

    (sample_data_raw_file, verbose=False) 标记坏频道/标记不良通道(marking bad channels) 有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。...通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。 它具体实现是通过跟踪列表中的坏通道索引并在执行分析或绘图任务时查看该列表。...可以使用标准plot()方法来实现，而不是逐个列出通道名称(['EEG 050'，'EEG 051'，…])， 这里使用正则表达式来使用pick_channels_regexp()函数来选择050和059...Neuromag系统(就像用来记录示例数据的系统)使用MEG通道号的最后一位数字来表示传感器类型，这里的正则表达式将选择所有以2开头、以3结尾的通道: picks = mne.pick_channels_regexp...例如： good_eeg = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True) all_eeg = mne.pick_types(raw.info, meg=False

    51430

    脑电分析系列| 参考电极应用

    默认情况下，MNE-Python将自动重新参考EEG信号，以使用平均参考（请参见下文）。 这个函数可以显示指定所需的EEG参考。这可以是现有电极或新的虚拟通道。...此函数将根据所需参考重新参考数据，并防止MNE-Python自动添加平均参考投影。...一些常见的参考方案以及ref_channels参数的相应值如下： 无需重新引用(No re-referencing)： 如果EEG数据已经在使用正确的参考信号，则设置ref_channels = []...import mne from mne.datasets import sample from matplotlib import pyplot as plt # 数据文件存放地址 data_path...注意，当使用mne.Epochs构造epochs时，这里提供proj = True参数。这意味着将自动应用所有可用的projector(投影)。

    58110

    Python-EEG工具库MNE中文教程(13)-bad通道介绍

    (sample_data_raw_file, verbose=False) 标记坏频道/标记不良通道(marking bad channels) 有时个别通道出现故障，提供的数据中噪声过高而无法使用。...通过使用MNE-Python，可以很容易地跟踪分析流中的这些通道，而无需实际删除这些通道中的数据。 它具体实现是通过跟踪列表中的坏通道索引并在执行分析或绘图任务时查看该列表。...可以使用标准plot()方法来实现，而不是逐个列出通道名称(['EEG 050'，'EEG 051'，…])， 这里使用正则表达式来使用pick_channels_regexp()函数来选择050和059...Neuromag系统(就像用来记录示例数据的系统)使用MEG通道号的最后一位数字来表示传感器类型，这里的正则表达式将选择所有以2开头、以3结尾的通道: picks = mne.pick_channels_regexp...例如： good_eeg = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True) all_eeg = mne.pick_types(raw.info, meg=False

    85220

    Python-EEG工具库MNE中文教程(8)-参考电极简介

    设置脑电图参考 本教程描述了如何在MNE-Python中设置或更改EEG参考。...如果要应用平均参考，就在此处指定"average"(默认情况就是使用average)。 如果指定了空列表，则表示您已假定该数据已经具有正确的引用，并且MNE将不会尝试对该数据进行任何重新参考。...for n in range(41, 60)]) 设置或更改参考通道 如果想要重新计算数据(就是不使用原来已经记录或保存数据时使用的参考电极计算)，则MNE-Python中为Raw对象提供了set_eeg_reference...例如，如果您的EEG系统使用通道Fp1作为参考记录，但在数据文件中没有包含Fp1，则使用set_eeg_reference()进行设置。...(由于这里的示例数据没有使用10-20电极命名系统，因此以下示例将EEG 999添加为缺少的参考，然后将该参考设置为EEG 050） 这是数据在其原始状态下的显示方式： raw.plot() plt.show

    1.5K20

    Python-EEG工具库MNE中文教程(9)-参考电极应用

    默认情况下，MNE-Python将自动重新参考EEG信号，以使用平均参考（请参见下文）。 这个函数可以显示指定所需的EEG参考。这可以是现有电极或新的虚拟通道。...此函数将根据所需参考重新参考数据，并防止MNE-Python自动添加平均参考投影。...一些常见的参考方案以及ref_channels参数的相应值如下： 无需重新引用(No re-referencing)： 如果EEG数据已经在使用正确的参考信号，则设置ref_channels = []...import mne from mne.datasets import sample from matplotlib import pyplot as plt # 数据文件存放地址 data_path...下面将应用不同的EEG参考方案，并绘制所产生的诱发电位。 注意，当使用mne.Epochs构造epochs时，这里提供proj = True参数。

    96920

    Python-脑电图处理和事件相关电位(ERP)

    Python脑电图处理案例： import mne from mne.datasets import sample # 加载数据文件 data_path = sample.data_path() raw_fname...# 只筛选 EEG 和 EOG数据 raw.pick_types(meg=False, eeg=True, eog=True) # 查看 raw 信息， 可以发现有59个EEG通道和1个EOG通道 print...实际上，拥有一些EOG通道的EEG通道是很普遍的。在实际获取EEG数据时，会受到眼动等活动的影响。 如果要更改通道类型，可以使用mne.io.Raw.set_channel_types()方法。...如果您的数据没有位置，则可以使用MNE随附的Montages来设置 """ raw.plot_sensors() ? raw.plot_sensors('3d') # in 3D ? ?...自定义参考：使用通道EEG 001和EEG 002的平均值作为参考 raw_custom, _ = mne.set_eeg_reference(raw, ['EEG 001', 'EEG 002'])

    1.3K21

    脑电分析系列| 参考电极简介

    设置脑电图参考 本教程描述了如何在MNE-Python中设置或更改EEG参考。...如果要应用平均参考，就在此处指定"average"(默认情况就是使用average)。 如果指定了空列表，则表示您已假定该数据已经具有正确的引用，并且MNE将不会尝试对该数据进行任何重新参考。...for n in range(41, 60)]) 设置或更改参考通道 如果想要重新计算数据(就是不使用原来已经记录或保存数据时使用的参考电极计算)，则MNE-Python中为Raw对象提供了set_eeg_reference...例如，如果您的EEG系统使用通道Fp1作为参考记录，但在数据文件中没有包含Fp1，则使用set_eeg_reference()进行设置。...(由于这里的示例数据没有使用10-20电极命名系统，因此以下示例将EEG 999添加为缺少的参考，然后将该参考设置为EEG 050） 这是数据在其原始状态下的显示方式： raw.plot() plt.show

    1.1K30

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

    脑电信号的矩阵表示为1x60矩阵，如果将信号划分成一些2s的信号，则将有30个peoch(信号中每2s就是一个epoch) 在MNE中，Epoch对象是一种把连续型数据作为时间段集合的表示方法， 形状为...bads + 2 more picks = mne.pick_types(raw.info, meg=True, eeg=False, stim=True, eog=True,..., n_chans, n_times) 数据对应的单位： V: eeg, eog, seeg, emg, ecg, bio, ecog T: mag T/m: grad M: hbo, hbr Am:...'MEG2', 'EEG1', 'EEG2', 'EOG'], ch_types=['grad', 'grad', 'eeg', 'eeg', 'eog'], sfreq=sfreq )...如果是列表，则使用列表中指定ID的所有事件。 如果没有，则所有事件都将与一起使用，并使用与事件id整数对应的字符串整数名称创建dict。

    1.4K00

    脑电分析系列| MNE中数据结构Evoked及其对象创建

    诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间的平均数据，在MNE中，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文件中读取诱发数据 """ 从文件中读取诱发数据集...Applying baseline correction (mode: mean) 使用read_evokeds函数加载诱发文件，并返回evoked实例列表，可以使用condition参数来读取指定类别...Applying baseline correction (mode: mean) 2）绘制evoked数据 将结果显示为蝶形图 可以通过使用exclude=[]，这里不排除不良通道，将不良通道以红色显示...MNE 从头创建Evoked对象 在实际过程中，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，数组的形状必须是

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