基于MNE-Python的脑电数据分析

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

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