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Python-MNE全套教程（官网翻译）-连续数据的处理01：Raw数据结构
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…
MNE-Python从Raw对象中解析event
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…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门05：关于传感器位置
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…
Python-MNE-源空间和正模型07：修复BEM和头表面
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…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-连续数据的处理03：给连续数据做注释
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…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门03：从raw数据中解析events
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&#…
Python-MNE-源定位和逆问题03：使用MNE、dSPM、sLORETA和eLORETA进行源定位
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…
Python 利用MNE实现自定义矩阵大脑拓扑图的绘制
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…
Python-MNE-源空间和正模型02：源配准和坐标框架
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…
MNE预处理脑电数据
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
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…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门07：使用mne.report
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。…
Python-mne库使用教程
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…
基于Python/MNE处理fnirs数据
功能性近红外光谱技术在脑科学领域被广泛应用，市面上也已经有了许多基于MATLAB的优秀工具包及相关教程，如：homer、nirs_spm等。而本次教程将基于Python的MNE库对fNIRS数据进行处理。 本次教程基于：https://mne.tools/stable/auto_…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门06：配置MNE-python
本教程介绍如何配置MNE-Python以适应本地系统和分析首选项。
老样子：
import osimport mne获取和设置配置变量
使用mne.get_config()和mne.set_config()函数读取和写入配置变量。要读取一个特定的配置变量，将其名称作为关键参数传递给get_config() (k…
Python科学计算包MNE——头模型和前向计算
目录 前言一. Freesurfer安装及配置1.1 Freesurfer下载安装1.2 Freesurfer功能测试 二. 计算和可视化BEM表面2.1 创建BEM的surfer 三. 可视化配准四. 计算源空间4.1 源空间定义4.2 设置源空间 五. 计算正向解 前言
mne是一款用于处理神经信号的Python 科学计算包，其…
Python-MNE全套教程（官网翻译）-入门01：概述篇
目的
以牺牲深度为代价进行入门学习，简易学习基本方法
开始
导入相关库：
# License: BSD-3-Clause
# Copyright the MNE-Python contributors.
import numpy as np
import mne加载数据
MNE-Python数据结构式基于fif格式的，但是对于其他格…
Python-MNE-源定位和逆问题01：源估计（SourceEstimate）数据结构
源估计，通常称为 STC (Source Time Courses)，是信号源定位的一种。源定位方法解决了所谓的逆问题。MNE提供了不同的求解方法：dSPM、sLORETA、LCMV、MxNE等。
源定位包括将EEG/MEG传感器数据投射到位于个体受试者大脑解剖结构中的三维“源空间…
使用mne包来对脑电数据进行预处理（二）
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&…
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