运动想象 python代码

### 运动想象 Python 示例代码

运动想象脑电信号分类可以通过多种方式实现，在此提供一种基于公共空间模式（Common Spatial Pattern, CSP）的方法来处理和分类脑电图(EEG)信号。这种方法广泛用于脑机接口研究中，能够有效区分不同类型的运动想象任务。

#### 导入库
为了使用CSP算法，需导入必要的库：

import numpy as np
from mne.decoding import CSP
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import cross_val_score

#### 数据预处理
假设已经有了经过适当预处理后的EEG数据集`train_data`以及相应的标签`train_label`:

# 假设已经加载好了训练数据 train_data 和其对应的真实类别标签 train_label
# 此处省略具体的数据读取部分

#### 特征提取与模型构建
创建一个管道(Pipeline)，其中包括CSP特征提取器和线性判别分析(LDA)分类器：

# 定义CSP参数并初始化LDA分类器
csp = CSP(n_components=4, reg='ledoit_wolf', log=True)
lda = LDA()

# 构建Pipeline对象
clf = Pipeline([('CSP', csp), ('LDA', lda)])

#### 训练评估
采用交叉验证的方式对模型性能进行初步估计：

scores = cross_val_score(clf, train_data, train_label, cv=5, scoring='accuracy')
print('平均准确率:', np.mean(scores))

上述流程展示了如何利用Python中的MNE库和其他工具包完成一次简单的运动想象实验数据分析过程[^2]。