但是,以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的,因此,如果未指定特定的通道选择,默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 epochs.plot_image(combine='gfp',sigma=2.,cmap="YlGnBu_r") 这里还可以
epochs.plot_image(278,cmap='interactive',sigma=1.,vmin=-250,vmax=250) 319 matching events found No baseline correction applied Not setting metadata 0 projection items activated 0 bad epochs dropped 这里还可以通过计算全局字段功率(或其他聚合方法)来概述所有通道。但是,以这种方式组合多个通道类型(例如ME...
epochs['Control'].plot_image(combine='mean', vmin=-30, vmax=30, ts_args=dict(ylim=dict(hbo=[-15, 15], hbr=[-15, 15]))) Not setting metadata 29 matching events found No baseline correction applied 0 projection items activated Not setting metadata 29 matching events found No baseline c...
mne.viz.plot_events(events) 1. 2. 3. # 绘制smiley的epochs epochs['smiley'].plot(events=events) plt.show() 1. 2. 3. 为了一眼就可以看到所有的epoch,可以使用函数mne.epoch.plot_image()将各个通道绘制为图像。 它可以显示信号在所有时间点上的振幅,加上激活的平均(诱发响应)。 显式地将交互式co...
evoked.plot(exclude=[], time_unit='s') plt.show() 将结果以二维图片的形式显示 (x: time, y: channels, color: amplitude) evoked.plot_image(exclude=[], time_unit='s') plt.show() 文章来源于"脑机接口社区" Python-EEG工具库MNE中文教程(4)-MNE中数据结构Evoked及其对象创建...
evoked.plot_image(exclude=[], time_unit='s') plt.show() b. MNE 从头创建Evoked对象 在实际过程中,有时需要从头自动构建数据来创建Evoked对象, 方式:利用mne.EvokedArray创建Evoked对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组的形状必须是(n_epochs, n_chans, n_times) ...
evoked.plot_image(exclude=[], time_unit='s') plt.show() 1. 2. b. MNE 从头创建Evoked对象 在实际过程中,有时需要从头自动构建数据来创建Evoked对象, 方式:利用mne.EvokedArray创建Evoked对象,创建时直接构建numpy数组即可,数组的形状必须是(n_epochs, n_chans, n_times) ...
epochs['WORD in {}'.format(words)].plot_image(show=False) plt.show() """ 注意,传统的epoch子选择仍然有效。 传统的选择epoch的MNE方法将取代丰富的元数据查询。 """epochs['cent'].average().plot(show=False, time_unit='s') plt.show() ...
This supports :func:`~mne.viz.plot_evoked_topomap`, :func:`~mne.viz.plot_ica_components`, :func:`~mne.viz.plot_tfr_topomap`, :func:`~mne.viz.plot_projs_topomap`, :meth:`~mne.Evoked.plot_image`, and :meth:`~mne.Epochs.plot_image` (:gh:`12057` by `Santeri Ruuskanen`_) -...
For example, to run the MNE-Python version v0.23.0 image, with plotting capabilities, mount the local directory, and start up a notebook server run: docker run -p 8888:8888 -v `pwd`:/home/mne_user ghcr.io/mne-tools/mne-python-plot:v0.23.0 jupyter-lab --ip="*" Dockerhub Building...