MNE随记

最新推荐文章于 2025-06-27 17:37:43 发布
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分类专栏： preprocessing 文章标签： MNE EEG

滤波器

1、建议使用FIR滤波器，同时MNE默认使用FIR滤波器。
2、高通滤波器的频率建议高于0.1Hz

传送门，查看详细原因

使用MNE工具包处理脑电数据(1)基础处理总览(EEG、MEG、ERP研究)
qq_39455437的博客
04-13 4797
MNEpackages MNE packages介绍数据采集系统ERP研究数据处理数据简单说明读取数据文件 MNE packages介绍 MNE是一款python工具包，可以用来处理EEG和MEG数据。这一工具包基本囊括了EEG数据处理所需的步骤。本人心理学博士在读，主要拿MNE来分析EEG数据。 MNE是一个操作性强，可视化程度高的工具包。使用的过程中可以多利用官网的搜索功能，官网上面也有一些教程和例子。需要注意的是随着工具包版本的更新，部分函数会被替换，此时在官网上搜索关键词得到更新后的函数即可。 由于
Python科学计算包MNE——头模型和前向计算
m0_46339652的博客
03-23 2618
mne是一款用于处理神经信号的Python 科学计算包，其中所有的示例数据集都是来自同一个机构中来自 60 通道电极帽的 EEG 数据与 MEG 同时获取的，因此实际脑电帽采集的数据由于电极方案和通道数与示例数据集不同，需要在示例代码的基础上做适配。其中示例数据集的采集实验为以下设置：在这个实验中，棋盘图案呈现给受试者的左右视野，左耳或右耳穿插着音调。刺激之间的间隔为 750 毫秒。视野中央时不时出现一张笑脸。受试者被要求在面部出现后尽快用右手食指按下一个键。
脑机接口信号处理：Python MNE 库预处理流程解析
最新发布
2501_92585555的博客
06-27 1003
想象你刚从实验室采集完脑电信号，这堆数据就像刚从菜场买回的活鱼——既新鲜又充满泥沙。这时候就需要MNE库这个"专业理疗师"，帮你把原始信号变成能直接下锅的烹饪食材。上周我们实验室的小王就闹过笑话，他直接拿没经过处理的EEG数据做分类，结果机器识别准确率只有32%，比随机猜测好不了多少。使用`mne.io.read_eeglab`加载数据时，记得先检查数据头文件（.hed）和实际数据文件（.cnt）。我们组有位前辈总结的"三看原则"特别有效：看采样率是否统一（比如实验室设备通常是250Hz）、看电极布局图是否
mne使用教程（一）
旭写人生的博客
08-22 1236
01 read_raw_crop_filter envs: matplotlib 3.4.3 pathlib 1.0.1 mne 0.23.0 import matplotlib import pathlib import mne import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #Display interactive images matplotlib.use('Qt5Agg') sample_data_
用MNE包进行Python脑电数据处理
yiyiyayaya666的博客
05-08 7429
代码来自公众号“路同学”。 这里仅仅把路同学总结的文档里面的代码挑出来了而已。为了方便想先试用一下MNE进行脑电预处理的友友。 这里加载的数据集是你的eeglab里面的sample data。 ''' step1:读取数据 step2:滤波 step3：去伪迹 step4：重参考 step5：分段 step6：叠加平均 step7：时频分析 step8：提取数据 ''' # MNE # 导入原始数据 import numpy as np import mne import pymatreade
MAC在指定的pip下安装相应的包--mne包
xixiaodou的博客
05-16 610
今天在安装一个mne包时候，必须要在mac终端进行安装，在其他地方安装不行。每一个配置好的Python 都有一个自己的pip，可是系统默认的是自带的python2.7，这个时候需要找到自己使用的python路径，之后输入对应的路径，在后面加入pip3 install -U mne即可。 在对应项目下找到terminal，输入which python 可以得到路径。 在mac的terminal下，输入找到的路径之后加上pip3 install -U mne即可。如，xxxx/opt/min
mne-realtime:使用MNE-Python进行实时数据分析
05-02
MNE实时 这是用于使用MNE实时分析MEG / EEG数据的存储库。 该文档可以在这里找到： 依存关系 安装 我们建议使用Anaconda Python发行版。 我们要求您使用Python3。您可以选择通过pip实时安装mne。 除了numpy和scipy ...
mne-bids:MNE-BIDS是一个Python软件包，可让您借助MNE-Python读取和写入与BIDS兼容的数据集
03-22
MNE-BIDS是一个Python软件包，可让您借助读写兼容数据集。 为什么？ MNE-BIDS将BIDS和MNE-Python链接在一起，其目标是使您的分析更快地编写代码，更强大，并促进与同事和协作者的数据和代码共享。 如何？ 该文档可...
mne-cpp：MNE-CPP：电生理框架
02-05
MNE-CPP是一个开放源代码软件框架，可提供多种神经科学工具。 它提供了一个跨平台的库，该库允许构建独立的应用程序以实时和脱机获取和处理MEG / EEG数据。 有关更多信息和文档，请访问 。 从源代码构建 要获取最新...
Python中MNE库进行PSD分析（计算不同频率区间的累加和）.zip
06-23
在Python的科学计算领域，MNE（MNE-Python）是一个强大的开源库，主要用于处理脑电图（EEG）和磁脑图（MEG）数据。这个库提供了丰富的功能，包括预处理、信号分析以及源定位等。在这个特定的场景中，我们将探讨如何...
mne-python：MNE：Python中的磁脑图（MEG）和脑电图（EEG）
02-04
**mne-python** 是一个基于Python的开源库，专门用于处理和分析神经影像数据，特别是磁脑图（MEG）和脑电图（EEG）数据。它在神经科学领域中扮演着重要的角色，提供了从数据预处理到高级分析的一整套工具。以下是...
Python中FIR滤波和小波包滤波对比（MNE脑电数据处理）.zip
09-01
Python中FIR滤波和小波滤波对比，内含相关代码和示例数据。例子中有小波包的实现以及MNE库中FIR滤波的实现。
使用mne包来对脑电数据进行预处理（二）
m0_71596228的博客
03-06 2556
在这篇文章中，我们使用MNE（MNE-Python）来对脑电信号进行坏道处理、带通滤波以及去除市电干扰。首先，我们进行了坏道处理，这是为了排除由于电极故障或其他原因而产生的异常信号。接下来，我们进行了带通滤波，以去除不感兴趣的频率成分，如低频和高频噪声，同时保留我们感兴趣的频率范围内的信号。最后，我们还实施了去除市电干扰的步骤，这是为了消除来自电力线的交流干扰，从而进一步提高信号质量。通过这些预处理步骤，我们能够更清晰地分析和理解脑电信号，从而更好地研究大脑活动和功能。
使用mne包来对脑电数据进行预处理（一）
m0_71596228的博客
03-04 3752
MNE（MNE-Python）是一个用于处理脑电（EEG）、磁图（MEG）和其他神经科学数据的Python库。它提供了丰富的功能，包括数据加载、预处理、分析和可视化，旨在帮助研究人员和神经科学家更轻松地进行脑电数据的处理和分析。在本文中，我们使用mne来对不同的格式的脑电数据集进行数据读取。
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门01：概述篇
weixin_58312922的博客
07-31 3160
EEG源定位的第一次尝试是基于强大的先验假设，即在某个时间点只有一个源是活跃的，头部可以近似为一个球体，并且整个大脑的电导率是均匀的。这一限制已经被生理学上看似合理的假设所证明，即相邻体素的活动是相关的，但这一假设在大脑的某些区域(例如半球间裂)受到了挑战。然而，如果大脑的几个区域同时活跃，就会出现头皮电位的复杂模式，而推断潜在的来源就成为一项艰巨的任务。第一列是时间，是开始时间+采样率*秒，第二列可以忽略，第三列是你设计的值，有的时候自动探测会出错，要人工修改。raw对象有几个内置的绘图方法。
探索神经科学：MNE-CPP框架解析与应用
gitblog_00089的博客
06-13 548
探索神经科学：MNE-CPP框架解析与应用 项目介绍 MNE-CPP 是一款强大的开放源代码软件框架，专为处理MEG（磁屏蔽脑电图）和EEG（脑电图）数据而设计。它提供了一个跨平台的库，支持实时和离线的数据采集与处理，让你能够轻松构建自定义的应用程序，满足神经科学研究的各种需求。 项目技术分析 MNE-CPP基于现代化的编程语言和工具： 支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统...
MNE系列教程1——MNE的安装与基本绘图
m0_51339444的博客
10-16 2354
MNE系列教程1——MNE的安装与基本绘图
将MNE-Python环境与TensorFlow环境安装（合并）到同一环境
lxh_janv的博客
07-16 467
分开来看，MNE-Python环境好像要独立搭建，正如官网上介绍的那样，还如通过搜索引擎检索的一些文章所说的那样。TensorFlow环境自不必多说，网上有很多讨论其环境搭建的技术文章，操作起来也很简单。 但好像有这么个问题，如何将MNE-Python环境注册到TensorFlow环境中，貌似根据MNE官方网站上所说的方法很难奏效。实际上这是陷入了将MNE-Python包特殊化的胡同，只需将mn...
陷波滤波python_MNEPython简易中文教程 | EEG/MEG数据滤波、降采样以及独立成分分析ICA...
weixin_39699313的博客
12-04 1342
转载自公众号：路同学作者：路同学Hello,这里是行上行下，我是喵君姐姐~在之前所发布的“MNE-Python的简易中文教程简单入门”中，我们介绍了使用MNE来对EEG/MEG进行预处理；另外，在发布的“MNE进阶教程|实例详解EEG/MEG数据读取”教程中，主要介绍了以一个公开数据为案例，详解基于MNE-Python的从“原数据”到“可处理数据”的读取流程。随后，发布的“MNE-Pyt...
mne
03-29
### MNE Python 库简介 MNE 是一个用于脑电图 (EEG) 和磁脑图 (MEG) 数据分析的强大工具库，支持多种数据格式并提供丰富的功能来完成预处理、可视化和统计分析等任务。以下是关于其核心概念和基本使用的详细介绍。 --- #### 安装与环境配置 为了顺利使用 MNE-Python 工具库，建议按照以下方式设置开发环境： 1. **安装 Anaconda** 推荐通过 Anaconda 来管理依赖项和虚拟环境[^1]。Anaconda 提供了一个集成化的科学计算平台，简化了复杂包的安装过程。 2. **安装 MNE-Python** 可以通过 `pip` 或者 Conda 渠道安装 MNE-Python。Conda 的命令如下所示： ```bash conda install mne -c conda-forge ``` 3. **验证安装是否成功** 下载 MNE 自带的数据集并通过简单的脚本来测试运行效果。例如加载内置样本数据并绘制头部传感器布局： ```python import mne sample_data_raw_file = mne.datasets.sample.data_path() / 'MEG' / 'sample' / 'sample_audvis_raw.fif' raw = mne.io.read_raw_fif(sample_data_raw_file, preload=True) print(raw.info) raw.plot() ``` 上述代码会打印原始文件的信息，并展示通道分布图。 --- #### 基础操作流程 MNE-Python 的工作流通常分为以下几个阶段： 1. **读取数据** 支持多种 EEG/MEG 文件格式（如 `.fif`, `.edf`, `.bdf`）。可以利用函数 `read_raw_*()` 加载不同类型的文件。 ```python from mne.io import read_raw_edf edf_file = "example.edf" raw = read_raw_edf(edf_file, preload=True) ``` 2. **数据预处理** 预处理步骤可能包括重采样、滤波、去除伪迹等内容。下面是一个常见的低通滤波器应用实例： ```python filtered_raw = raw.copy().filter(l_freq=None, h_freq=40.) ``` 3. **事件标记提取** 从连续信号中识别实验条件对应的触发时间戳。 ```python events, event_id = mne.events_from_annotations(raw) epochs = mne.Epochs(filtered_raw, events, tmin=-0.2, tmax=0.8, baseline=(None, 0)) ``` 4. **数据分析与绘图** 利用 Epoch 对象执行平均化或其他高级算法；同时可生成各种图表辅助理解结果。 ```python evoked = epochs.average() evoked.plot_joint() ``` 上述每一步都对应着特定的功能模块，在实际项目里需依据需求灵活调整参数设定[^2]。 --- #### 特殊领域扩展——近红外光谱成像(fNIRS) 除了传统意义上的神经影像技术外，MNE 还能够应用于 fNIRS 数据解析场景下。具体而言，它允许研究人员导入光学密度变化记录进而重建血氧水平动态特征曲线[^3]。 示例片段演示如何初始化此类对象结构体： ```python from mne_nirs.channels import picks_to_channels nirs_info = {'sfreq': 7., 'lowpass': None} ch_names = ['S1_D1', 'S1_D2'] info = mne.create_info(ch_names=ch_names, sfreq=nirs_info['sfreq'], ch_types='hbo') data = np.random.randn(len(ch_names), int(nirs_info['sfreq'] * 60)) # Simulated data for one minute. raw = mne.io.RawArray(data, info) print(picks_to_channels(range(2), raw.info)) ``` --- ### 总结说明 综上所述，MNE 不仅限于单一模态研究范畴之内，凭借高度定制化的 API 设计满足跨学科协作的需求。无论是初学者还是资深开发者都能从中受益匪浅。
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