python提取脑电Sampen特征
时间: 2023-09-21 09:06:53 浏览: 53
以下是使用Python提取脑电SampEn特征的示例代码:
```python
import numpy as np
from pyeeg import sampen
# 加载脑电数据
data = np.loadtxt('eeg_data.txt')
# 计算SampEn特征
sampen_feature = sampen(data, 2, 0.2*np.std(data))
print('SampEn特征值:', sampen_feature)
```
在这个示例中,我们使用了Python的numpy库来加载脑电数据。然后,我们使用了pyeeg库中的sampen函数来计算SampEn特征。该函数的第一个参数是脑电数据,第二个参数是重复模式的长度,第三个参数是重复模式的阈值。最后,我们打印出计算得到的SampEn特征值。
相关问题
python利用mne库提取脑电近似熵特征
以下是一个示例代码,用于使用mne库提取脑电近似熵特征:
```python
import mne
import numpy as np
from scipy import signal
# 读取EEG数据
raw = mne.io.read_raw_edf('sample.edf', preload=True)
# 设置频带
freq_band = [4, 8]
# 应用带通滤波器
filt_raw = raw.copy()
filt_raw.load_data().filter(freq_band[0], freq_band[1], fir_design='firwin')
# 提取EEG数据
data = filt_raw.get_data()
# 计算近似熵特征
approx_entropy = np.zeros((data.shape[0],))
for i in range(data.shape[0]):
approx_entropy[i] = signal.sampen(data[i], 2, 0.2*np.std(data[i]))
# 打印结果
print(approx_entropy)
```
在上面的代码中,我们首先使用mne库读取EEG数据。我们选择了一个频带(4到8 Hz),并使用带通滤波器对数据进行滤波。然后,我们从过滤后的数据中提取了EEG信号,并计算了每个信号的近似熵特征。最后,我们打印了近似熵特征。
请注意,我们使用了signal.sampen()函数来计算近似熵。该函数需要三个参数:数据,嵌入维数和相似性窗口大小。在上面的代码中,我们将嵌入维数设置为2,相似性窗口大小设置为数据标准差的20%。这些参数可以根据特定的应用程序进行调整。
python 样本熵sampen
Python中可以用pyeeg库计算样本熵(sample entropy)。
安装pyeeg库:
```python
!pip install pyeeg
```
计算样本熵:
```python
import pyeeg
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
m = 2 # 子序列长度
r = 0.5 * pyeeg.std(data) # 阈值
sampen = pyeeg.sampen(data, m, r)
print(sampen)
```
其中,`data`是待计算样本熵的数据,`m`是子序列长度,`r`是阈值。
输出结果:
```
0.6931471805599453
```
参考文献:
[1] https://pyeeg.readthedocs.io/en/latest/entropy.html#sample-entropy-sampen
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