MNE

导包

1 2	import mne import matplotlib.pyplot as plt

不同格式数据集使用的函数不同，具体在官网搜索

1	raw = mne.io.read_raw_brainvision(r"test.vhdr", preload=True)

此语句为了画图方便

1	%matplotlib

1	raw.resample(200)

# 一屏展示10个位置信号，长10秒
raw.plot(duration=10, n_channels=10) 
# 绘制PSD
raw.plot_psd(fmax=60)                  
plt.show()

高通滤波、低通滤波

1	raw.filter(1, 60)

1	raw.notch_filter(50)

1
2
3

raw.plot(duration=10, n_channels=10)
raw.plot_psd(fmax=60)
plt.show()

坏导是手动添加的，直接补充在bads列表内

1 2	raw.info["bads"].append("T7") print(raw.info)

1 2	# reset_bads=True作用是插值之后把bads列表清空 raw.interpolate_bads(reset_bads=True, mode='mean')

1 2	# use average of mastoid channels as reference raw.set_eeg_reference(ref_channels=['TP9', 'TP10'])

1 2	ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=20, random_state=0) ica.fit(raw)

1 2	raw.load_data() ica.plot_sources(raw, show_scrollbars=False)

1	ica.plot_components()

# 删除前两个
ica.exclude = [0, 1]
ica.apply(raw)

raw.load_data()
ica.plot_sources(raw, show_scrollbars=False)

前两个变灰，消失