MNE预处理脑电数据

1.mne安装和导入数据

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
#可交互
%matplotlib qt 
#将数据读进来
raw = mne.io.read_raw_eeglab('data/eeg/f006.set')
#raw1 = mne.io.read_raw_edf('CHB-MIT\chb-mit-scalp-eeg-database-1.0.0\chb01\chb01_01.edf')

 

#查看raw类型
type(raw)
#type(raw1)

#画一下数据图从第20秒开始,持续20秒
raw.plot(start=20,duration=20)
plt.show()

 

### 使用 Python 的 MNE 库进行数据预处理 #### 导入必要的库 为了使用 `MNE` 工具包来处理 EEG 数据,首先需要安装并导入该库以及其他辅助库。 ```python import mne import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ``` #### 加载原始数据文件 通过指定路径读取 `.fif`, `.edf`, 或其他支持格式的数据文件。这里假设有一个名为 'sample_data.fif' 的文件存在当前工作目录下[^1]。 ```python raw = mne.io.read_raw_fif('sample_data.fif', preload=True, verbose=False) print(raw.info) # 打印基本信息 ``` #### 设置蒙太奇(Montage) 设置极位置对于后续的空间滤波器应用至关重要。可以通过加载标准模板或自定义坐标系完成这一步骤[^2]。 ```python montage = mne.channels.make_standard_montage('standard_1020') raw.set_montage(montage) ``` #### 可视化检查数据质量 绘制时间序列图可以帮助识别明显的伪影或其他异常情况。 ```python raw.plot(n_channels=20, duration=20, show_scrollbars=False); plt.show() ``` #### 去除噪声成分 独立分量分析 (ICA) 是一种常用的技术用于分离混杂信号源,如眨眼引起的波动等。 ```python ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=20, random_state=97, max_iter=800) ica.fit(raw) # 查看各组件贡献度并与实际记录对比找出坏通道对应的ICs ica.plot_sources(raw); # 移除选定的 IC 组件 ica.exclude = [idx for idx in range(ica.n_components_) if ... ] # 用户需手动挑选要排除的索引列表 raw_cleaned = ica.apply(raw.copy()) ``` #### 裁剪和重采样 根据实验设计需求调整数据的时间范围以及频率分辨率。 ```python tmin, tmax = 0., 60. sfreq_new = 256. raw.crop(tmin=tmin, tmax=tmax).resample(sfreq_new) ``` #### 创建事件标记 如果原数据集中未包含触发信息,则可以根据特定条件生成相应的标签向量以便于后期分类任务中的同步操作。 ```python events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014') event_id = {'Auditory/Left': 1, 'Auditory/Right': 2} epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=event_id, baseline=(None, 0), picks=['eeg'], preload=True) ``` 以上流程展示了利用 Python 中的 MNE 库执行典型 EEG 数据处理工作的主要环节[^3]。
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