raw.plot_sensors() raw.plot_sensors('3d') # in 3D 01|设置EEG参考 首先,让我们检查一下 Raw 对象及其在数据记录过程中应用的原始引用。我们定义 Epochs 并计算左听觉条件的 ERP。 reject = dict(eeg=180e-6, eog=150e-6) event_id, tmin, tmax = {'left/auditory
plot_sensors() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 raw.plot_sensors('3d') # in 3D 设置脑电图参考 首先,从原始对象中删除参考。 这显示的移除了MNE默认的EEG平均参考。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 raw_no_ref, _ = mne.set_eeg_reference(raw, []) EEG ...
raw.plot_projs_topomap()plt.show() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ 绘制电极位置""" raw.plot_sensors()plt.show()
可以使用mne.io.Raw.plot_sensors()绘制通道位置。 如果您的数据没有位置,则可以使用MNE随附的Montages来设置 """ raw.plot_sensors() 1. 2. 3. 4. 5. raw.plot_sensors('3d') # in 3D 1. 设置脑电图参考 首先,从原始对象中删除参考。 这显示的移除了MNE默认的EEG平均参考。 raw_no_ref, _ = ...
mne.viz.plot_compare_evokeds(evokeds, combine='mean', picks='Cz') simulated_epochs.plot_sensors(ch_type='eeg',show_names='True') 这几句不怎么理解,是torch的用法,先不管吧 def __len__(self): return self.data.shape[0] def __getitem__(self, idx): ...
raw.plot(duration=5, n_channels=32, clipping=None) plt.show() 3.原始数据功率谱图 #原始数据功率谱图(如果有多种类型的channel_type有个图) raw.plot_psd(average=True) plt.show() 4.电极位置图 #电极位置图 raw.plot_sensors(ch_type='eeg', show_names=True) ...
raw.plot()# 绘制EEG时域波形 1. 绘制脑电电极位置 raw.plot_sensors()# 绘制脑电电极位置 1. 绘制功率谱密度图 raw.plot_psd()# 绘制功率谱密度图 1. 时频分析 MNE-Python提供了一些功能强大的时频分析方法,可以帮助我们研究脑电数据的时频特征。以下是一些常用的时频分析操作的示例代码: ...
# 绘制SSP矢量图 fig = raw.plot_projs_topomap() fig.savefig('2.png') plt.show() # 绘制电极位置 plt.figure() # 创建一个新的绘图窗口 fig = raw.plot_sensors(sphere=(0., 0., 0.,0.16)) fig.savefig('3.png') plt.show()
(ch_type='eeg')raw.plot_sensors(ch_type='eeg', kind='3d')"""Finding events/event ids"""events = mne.find_events(raw)event_id = {'Auditory/Left':1,'Auditory/Right':2,'Visual/Left':3,'Visual/Right':4,'Smiley':5,'Button':32}total_auditory_events = len(events[events[:,2] =...
raw.plot_psd_topo() plt.show() """ 绘制电极位置 """ raw.plot_sensors() plt.show() MNE 从头创建Raw对象 在实际过程中,有时需要从头构建数据来创建Raw对象。 方式:通过mne.io.RawArray类来手动创建Raw 注:使用mne.io.RawArray创建Raw对象时,其构造函数只接受矩阵和info对象。