eeg提取香浓熵样本熵排序熵近似熵的代码

EEG (Electroencephalogram) 数据分析中，涉及一些复杂的信号处理技术，如香农熵、样本熵、排序熵和近似熵（Approximate Entropy）。这些方法用于评估脑电活动的复杂性和非线性特征。以下是使用 Python 和 MNE-Python（一个常用的大脑电图分析库）粗略演示如何计算这些量的一个例子：

import mne
from numpy import concatenate
from scipy.signal import resample
from scipy.stats import entropy
from mne.time_frequency import tfr_morlet

# 假设你已经有一个名为eeg_data的MNE Raw实例，包含预处理过的EEG数据
raw = mne.io.read_raw_edf('your_eeg_file.edf')

# 下载事件标志（如果需要）
events = mne.find_events(raw)

# 选择感兴趣的时间窗口
tmin, tmax = -0.2, 0.5  # 指定起始和结束时间（相对于事件）

# 提取单个通道的瞬态信号（例如 EEG Fpz-Cz 或其他感兴趣的通道）
channel = 'Fpz'
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=1, tmin=tmin, tmax=tmax, picks=channel)

# 转换为频域信号
freqs = np.arange(4, 40, 2)  # 频率范围
epochs_tfr = tfr_morlet(epochs, freqs=freqs, n_cycles=7, use_fft=True, return_itc=False)

# 对每个频带计算所需的熵值
def calc_entropy(data):
    data_resampled = resample(data, len(data) // 2)  # 降低采样率以便计算
    shannon_entropy = entropy(data_resampled)
    sample_entropy = approximate_entropy(data_resampled, r=2, delay=5)
    sorting_entropy = sorting_complexity(data_resampled)
    return shannon_entropy, sample_entropy, sorting_entropy

entropies = [calc_entropy(tfr.data[:, i]) for i in range(tfr.data.shape[1])]
entropies_array = concatenate(entropies, axis=0)  # 结合所有频带的结果

# 现在你可以对每个频带的熵值进行排序
sorted_indices = entropies_array.argsort()

print("Sorted Entropies per Frequency Band:")
for band_idx, index in enumerate(sorted_indices):
    print(f"Band {band_idx}:")
    print(f"Shannon Entropy: {entropies_array[index][0]:.3f}")
    print(f"Sample Entropy: {entropies_array[index][1]:.3f}")
    print(f"Sorting Entropy: {entropies_array[index][2]:.3f}")

# 这里approximate_entropy()是一个假设的自定义函数，实际应用中可能需要引用像PyEntropy这样的库来计算样本熵

注意，上述代码只是一个基本示例，实际应用可能需要更详细的预处理、滤波、同步处理等步骤，并且可能需要调整参数。此外，`approximate_entropy`函数需要自行实现或者导入适当的库才能计算样本熵。