mn是哪国的缩写?,mne是什么国家

　　这是我写的第一篇文章，主要是怕想找这个程序找不到。同时也为想用mne处理的人提供了一个参考方法。垫式脑电图数据。其实我只是正常执行了程序。对于此过程((=ori _ custom _ epochs) right _ hand)。平均)。plot)时间单位= s )

　　Plt.show())不是很清楚。

　　如果你有任何问题，请处理它们。哈哈。

　　希望用mne库的ICA方法消除脑电信号数据的伪迹。GDF和。EDF脑电数据在mne中使用ICA方法可以很容易的在网上找到相似的代码，但是用。找不到mat数据类型。

　　我也使用mne来获取原始数据。mat，构建RAW，用ICA方法处理，但是总是添加eeg类型(例如，RAW。SET _ CHANNEL _ TYPES) (EEG-AF3 ):

　　下图是没有脑电图类型的脑电图，正常。

　　然而，为了利用mne库的滤波和ICA方法，有必要为每个通道添加一个类型。例如脑电图、眼震电图。下图是每个通道加入的脑电波类型，明显是错的。

　　之后我们发现可以建立一个Epochs类型的EEG，从头创建一个epoch对象。

　　目前已经在自己获取的数据库中成功创建。

　　进口编号为NP

　　导入scipy.io

　　进口MNE

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　Path=re: 软件安装 python 111111111111 dataset _ 2003 _ BCI _竞赛_ ii _数据集iii _数据集

　　raw _ data _1=scipy.io.load mat(路径)

　　Raw _ data=raw _ data _ 1 [x _ train]。T # raw _ data _ 13360140，3和1152

　　获取的# # # ####事件：140x3

　　label _1=raw _ data _1[y _ train]

　　#print(label_1，label_1.shape)))))).

　　events=NP.zeros ([ 140，3 ]，dtype=int).

　　打印(aaaaa)，键入)(事件)))))))))))))))))))))).

　　# print( aaaaaa ，label _1[0])))))))).) ) )。

　　iinrange (0 0，140，1)的序列号：#

　　事件[i，0]=i

　　事件[i，2]=标签_1[i][0]

　　创建事件标识

　　events_id=dict(right_hand=1，left_hand=2))))))).

　　创建一个纪元对象

　　sfreq_1=128

　　ch _ names _1=[C3 ，捷克， C4]

　　ch _ types _1=[EEG ， EEG ， EEG]

　　info=MNE . create _ info(ch _ names=ch _ names _ 1，ch_types=ch_types_1，sfreq=sfreq_1))

　　custom _ epochs=MNE . epochs array(raw _ data，info，events，tmin=0，event_id=events_id))).

　　打印(自定义纪元))

　　ori _ custom _ epochs=custom _ epochs . copy(#复制原始数据

　　#ICA处理

　　ICA=MNE . preprocessing . ICA(n _ components=3，random_state=97，method=fa stica ))

　　ICA.fit(ori_custom_Epochs)).

　　#显示

　　_=custom _ epochs [右手]。平均值()。plot ) time _ unit=s] ]

　　_=ori _ custom _ epochs[ right _ hand ]。平均值()。plot ) time _ unit=s] ]

　　plt.show())

　　接下来，ICA不处理程序成功执行后的第一幅图像。我认为这是对的，但我不确定。

　　这是一张经过ICA处理的脑电数据的图片。即使两张图对比，我觉得变化也不大。