python mne 包的使用

MNE是一个Python包，用于处理和分析脑电图（EEG）、磁共振成像（MRI）和其他神经物理学数据。下面是MNE包的一些基本用法：

1. 安装：使用pip安装MNE包，可以通过以下命令进行安装：

   pip install mne

2. 加载数据：使用MNE包可以加载多种格式的数据，例如FIF、EDF、BrainVision等。以下是加载FIF格式数据的示例代码：

   import mne
   
   # 加载FIF格式数据
   raw = mne.io.read_raw_fif('sample_raw.fif')

3. 数据预处理：MNE包提供了许多预处理功能，例如降采样、滤波、重采样等。以下是对数据进行滤波和降采样的示例代码：

   # 滤波
   raw.filter(1, 40)
   
   # 降采样
   raw.resample(100)

4. 时频分析：MNE包提供了多种时频分析方法，例如小波变换、时频分解等。以下是使用小波变换进行时频分析的示例代码：

   # 使用小波变换进行时频分析
   from mne.time_frequency import tfr_morlet
   
   freqs = [6, 10, 20]
   n_cycles = freqs / 2.
   power, itc = tfr_morlet(raw, freqs=freqs, n_cycles=n_cycles, return_itc=True)

5. 可视化：MNE包提供了多种可视化功能，例如绘制EEG波形、时频图等。以下是绘制EEG波形和时频图的示例代码：

   # 绘制EEG波形
   raw.plot()
   
   # 绘制时频图
   power.plot_topo()

以上是MNE包的一些基本用法，你可以根据自己的需求进一步探索MNE包的功能。