Python MNE:如何计算连续小波？

Python MNE是一个用于脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）数据分析的开源软件包。它提供了丰富的功能和工具，用于预处理、可视化和分析神经电信号数据。

在Python MNE中，计算连续小波可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库和模块：import numpy as np from mne.time_frequency import cwt_morlet
2. 准备数据：data = np.random.randn(10, 1000) # 假设有10个通道，每个通道有1000个时间点的数据
3. 定义连续小波变换的参数：freqs = np.logspace(1, 50, num=100) # 定义频率范围 n_cycles = freqs / 2. # 定义每个频率的周期数
4. 计算连续小波变换：power = cwt_morlet(data, freqs, n_cycles)

在上述代码中，cwt_morlet函数接受三个参数：数据、频率范围和周期数。它将返回一个包含连续小波变换结果的数组，其中每一行代表一个频率，每一列代表一个时间点。

连续小波变换可以用于分析信号的频谱特征，特别适用于非平稳信号的分析。它在神经科学领域中常用于研究脑电图和脑磁图数据，可以帮助揭示大脑活动的时频特征。

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