思路：现将所有孩子的编号入队（注意孩子的编号是从1开始的），设置一个报数的累加器j，初始化为1，在报数过程中，若孩子出局，就将其编号出队，若不出局，编号再次入队…

CSP 201903-1 大中小 思路 这道题太简单了，只需要写一个得到中位数的函数就可以了，其他的Python内置函数已经搞定了 代码 #!/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- # File : 201903-1.py # Time : 2021/11/20 17:48:05 # Author …

这是我第一次参加CSP，一共得了260分，100,70,70,20,0。这两天试着写一下题解，大家哪里看不懂直接留言问我就好。 目录 第一题：数组推导（100分）第二题：非零段划分（100分）第…

前言 终于出成绩了我可以写博客辣，官方数据还没出就先放洛谷的题目链接了。 正题 T1-廊桥分配 https://www.luogu.com.cn/problem/P7913 题目大意 有 m 1 m_1 m1​种一类飞机， m 2 m_2 m2​种二类飞机，每个飞机有一个占用时间的区间。要给…

CSP-J/S认证报名网站 http://cspsj.noi.cn/ 报名流程 教师注册——各省负责人审核教师注册信息——选手注册——教师审核选手注册信息——选手报名——教师审核报名信息——各省负责人审核报名信息——选手进行最终确认（交费）——各省负责人生成准考证…

CSP-J/S是由中国计算机学会（CCF）主办的非专业级别的软件能力认证考试。 CSP-J/S全称为CCF CSP-J/S，是CCF计算机软件能力认证（简称CCFCSP认证）中的一个部分，重点考察软件开发者实际编程能力。该项认证由CCF…

点击上面"脑机接口社区"关注我们 更多技术干货第一时间送达 作者|有点大的青椒 单位|杭州电子科技大学 脑机信息混合智能实验室 本篇文章主要介绍使用MNE进行脑电分析，主要包括：预处理、检测标签、从连续数据到Epochs、时频分析、诱发反应等。…

本教程详细介绍了Raw数据结构，包括如何从Raw对象加载、查询、子选择、导出和绘制数据。 老规矩，先导入： import osimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport mne加载连续数据 MNE-Python数据结构基于来自Neuromag的.fif文…

今天结合案例代码给大家介绍一下MNE是如何从Raw对象中解析event的。 这篇内容主要描述了如何从原始记录中读取实验事件，以及如何在MNE-Python中事件的两种不同表示形式（事件数组和注释对象）之间进行转换。 在入门教程中，我们看到了…

本教程描述了如何读取和绘制传感器位置，以及MNE-Python如何处理传感器的物理位置。像往常一样，我们将从导入我们需要的模块开始： from pathlib import Pathimport matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport mne关于montage和layou…

有时在创建BEM模型时，由于可能出现的一系列问题(例如，表面之间的交叉)，表面需要手动校正。在这里，我们将看到如何通过将表面导出到3D建模程序blender，编辑它们，并重新导入它们来实现这一点。我们还将给出一…

本教程描述了为raw对象添加注释，并介绍了之后的数据处理中这些注释可以被有什么用。 我们先导入数据： import os from datetime import timedeltaimport mnesample_data_folder mne.datasets.sample.data_path() sample_data_raw_file os.path.join(s…

本教程描述了如何从原始记录中读取event，以及如何在两种不同event的表示之间进行转换（Events arrays 和 Annotations objects，数组表述和注释表述）。在入门教程中，我们有了一个从“STIM”通道阅读实验事件的例子&#…

本教程的目的是教你如何把线性最小范数逆方法计算和应用在evoked/raw/epoch数据上： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport mne from mne.datasets import sample from mne.minimum_norm import apply_inverse, make_inverse_operator处理MEG数…

目的：利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制 文章目录 目的：利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制0、加载python库1、获取可用的电极布局系统2、利用MNE自带的电极布局系统对矩阵进行通道定位2.1 加载脑地形图位置坐标并可视化2.2 构建自定义32导联的…

本教程展示了如何可视化评估脑磁图传感器位置的空间配准，数字化头皮地标和传感器位置，以及MRI体积。这个配准过程对于计算正向解是至关重要的，理解这个过程中涉及的不同坐标系也是如此。 先导入： import nibabel as nib import n…

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-da…

MNE学习笔记（六）：Epoched data的可视化 参考文章：https://mne.tools/stable/auto_tutorials/epochs/20_visualize_epochs.html 准备工作 包括 导包加载 这个部分之前已经有详细地说明了，如果有疑惑可以去看MNE学习笔…

mne.report是一种创建交互式HTML数据摘要的方法。report可以为对象显示很多不同的可视化。 一个常见的用例是在处理pipeline的不同阶段创建诊断摘要来检查数据质量。该报告可以显示像每个预处理步骤前后的数据图、epoch拒绝统计、用BEM模型构建的MRI切片、皮质活动情况估算图。…

一.读取数据 mne库支持多种数据格式的读取，这里我来写一点我的样例。一个是从csv读取数据，一个是读取EDF（信息较为多）里的数据。 1.从csv读取数据 csv读取的话只有电压值很多信息是没有的。 #因为数据为22导，将取出…