2,3]# 每个事件的 ID# 将时间点转换为样本索引并创建事件数组event_array=np.array([[time*raw.info['sfreq'],id,0]fortime,idinzip(event_times,event_ids)])# 将事件转换成 MNE 所需格式,创建相关的事件对象events=mne.events_from_annotations(raw)...
所以events是一个形状为[trigger的时序采样点,0,trigger的标签]的size为 [trigger次数x3] numpy数组。 对于.fif格式的raw数据,我们可以直接从中找到events events = mne.find_events(raw) 但是本例是.mat格式,所以需要我们自己创建这样的events数组,代码示例: events = [[[]for i in range(3)]for i in rang...
Epochs objects are a data structure for representing and analyzing equal-duration chunks of the EEG/MEG signal. Epochs are most often used to represent data that is time-locked to repeated experimental events (such as stimulus onsets or subject button presses), but can also be used for storing...
event_id={'Auditory/Left':1,'Auditory/Right':2,'Visual/Left':3,'Visual/Right':4,'smiley':5,'button':32}color={1:'green',2:'yellow',3:'red',4:'c',5:'black',32:'blue'}mne.viz.plot_events(events,raw.info['sfreq'],raw.first_samp,color=color,event_id=event_id)plt.show()...
events = mne.find_events(raw, stim_channel='STI 014') print(events[:5])# 显示前五个事件 319 events found Event IDs: [ 1 2 3 4 5 32][[6994 0 2] [7086 0 3] [7192 0 1] [7304 0 4] [7413 0 2]] events事件数组是一个普通的3列NumPy数组,第一列为样本编号,最后一列为事件ID;...
out_data 文件夹已经存在,在其中创建了一个带有所需患者信息的 sample_BIDS。我们之前定义了 events 和 event_id。 2. 原始数据的导入 导入样本数据后,我们可以导入进一步分析所需的初始信息。 """Creating data path""" sample_dir = sample.data_path()sample_dir = pathlib.Path(sample_dir)"""Importing ...
形状为(n_events,n_channels,n_times)的数组形式: 创建Epochs对象方式有三种: (1)通过Raw对象和事件事件点(event times) (2)通过读取.fif文件数据生成Epoch对象 (3)通过mne.EpochsArray从头创建Epoch对象 这里利用方式2和方式3创建Epochs对象 a. 读取fif文件创建Epoch对象 ...
形状为(n_events,n_channels,n_times)的数组形式: 创建Epochs对象方式有三种: (1)通过Raw对象和事件事件点(event times) (2)通过读取.fif文件数据生成Epoch对象 (3)通过mne.EpochsArray从头创建Epoch对象 这里利用方式2和方式3创建Epochs对象 a. 读取fif文件创建Epoch对象 ...
Raw对象和事件时间点(event times) (2)通过存储为.fif文件的现成Epochs对象(3)通过EpochsArray方法从头创建 以下代码示例为从含有事件(events)的原始数据集中创建Epochs对象 上面最后一行代码是给不同的events一个描述性名称,方便今后的使用。 注:这种方式构造的epochs的数据是无法使用的,除非通过get_data方法将数据显...
对于.fif格式数据，我们可以直接从中提取events，而对于其他格式如.mat，我们需要手动创建events数组。接着，基于events和原始数据，我们创建epochs，这一过程通常涉及到数据的标记和分段，并可以通过绘制图表来检查数据的正确性。在预处理和epochs创建完成后，我们保存处理过的.FIF脑电数据，并可以进一步进行...