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Python中MNE库的脑电地形图绘制
脑电地形图在进行和 源 相关的分析时很有用 可以直观的看出各个电极的激活情况以及其随时间的变化 在标准的脑电数据中都是有电极的坐标位置的 会用EEGLab的可能对这块比较熟悉了 实际MNE库中也有相关的定义和实现 可以导入外部的电极数据 或
MNE
算法
python
EEG
地形图
Python中MNE库模拟原始脑电数据
研究脑电算法的时候发现了一个问题 如何评价模型的准确性 之前的工作流程都是先用公开数据集的数据训练好模型 然后放到实测数据上进行参数微调 在公开数据集上进行模型的选择主要是因为公开数据集的数据质量较好 可以排除硬件的影响 从而专心于算法的研
算法
MNE
Python中MNE库的EEG数据(PCA和ICA)预处理
PCA ICA是脑电数据预处理的一个步骤 一般放在带通滤波处理之后 个人理解PCA和ICA的作用基本一致 用于去除心电和眼电的影响 不过PCA是提取主要成分 相当于降维提取特征 ICA是分离独立成分 目前PCA和白化已经是ICA的标准化的预
算法
MNE
python
ICA
Python中FIR滤波和小波包滤波对比(MNE脑电数据处理)
小波变换有信号显微镜之称 在EEG分析中也有广泛的应用 印象中小波算法是来源于地球物理解释的 之前有介绍过小波的一些资料和实现 https blog csdn net zhoudapeng01 article details 1070259
MNE
算法
python
MNE-Python工具箱使用raw.plot绘图时遇到问题
使用MNE Python工具箱进行脑电数据分析时绘图的代码如下所示 import matplotlib import pathlib import mne matplotlib use Qt5Agg 加载原始数据及其路径 raw path
MNE
python
数据分析
Python中MNE库的事件相关特定频段分析(MEG数据)
最近做运动想象分类的时候遇到一个问题就是分类结果始终不准 想从原始数据分析一下脑电数据 找了下MNE提供的examples 里面还真有一个按频带分析的例子 说实话打开这个例子最主要的原因是这个图看着比较牛 后面的主要内容就是分析这个例子的实
算法
MNE
Pytorch
python