基于MNE-Python的脑电数据分析

最新推荐文章于 2025-06-19 09:13:50 发布

psybrain

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分类专栏：脑电技术

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/psybrain/article/details/118566041

MNE-Python是一款强大的开源EEG/MEG分析工具，对比EEGLAB，它无需Matlab且对初学者更友好。本文介绍了MNE-Python的安装，包括使用Anaconda，并详细讲解了数据结构Raw的使用，包括按索引和名称提取数据。

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关键词：脑电、数据分析、Python、MNE、神经科学

MNE（https://mne.tools/stable/index.html）是一款开源的主要用于EEG/MEG分析、处理和可视化的python工具包。遵循BSD BSD-license协议，由Harvard大学牵头，社区共同开发。主要的功能包括：EEG/MEG信号的预处理和降噪、时频分析、功能连接、溯源分析、统计分析等等。同时，MNE的读取功能也是非常的强大，它可以读取大部分常见的生理信号的原始数据格式，比如.edf、. cnt、.dbf、.vhdr、.set等，MNE默认的格式为.fif。

MNE-python相对EEGLAB有什么优势？

■ EEGLAB是一个Matlab的工具箱（Toolbox)，主要用来处理EEG（脑电图）和MEG（脑磁图）以及其它的连续且事件相关的电生理信号。EEGLAB本身是一个开源的免费软件，但是EEGLAB必须基于Matlab平台（7.0及以上版本），而正版的Matlab是收费并且价格不菲。Python是开源的，同时python被认为是一门通用的程序设计语言，既有函数式语言的简单性也有面向对象语言的灵活性，对初学者非常友好。

■ MATLAB是一门高级的科学计算程序语言，Python的一些扩展程序包的出现让Python变得非常适用于科学计算，比如：Python在数据清洗、分析、可视化等方面都有丰富的库：Pandas/Numpy/Matplotlib等。

因此，我们