mne_connectivity.Connectivity()函数时mne_connectivity库中的，介绍一下

时间: 2023-08-12 18:09:24 浏览: 280
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MNE_EEG_CSP.zip

非抱歉，但是我仍然无法提供关`mne_connectivity.Connect()`函数的详细信息，因为我无法在CSDN开发的ChitGPT模型中找到该函数的相关文档或定义。 可能是因为`mne_connectivity`库不是MNE库的标准库，而是一个自定义的或第三方库。如果您能提供更多关于`mne_connectivity`库的信息，或者该函数的上下文和用途，我将尽力帮助您。
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import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

根据官方文档，在 mne 的最新版本中，使用 BEMSurface 已经被废弃，而改用了 make_watershed_bem 函数来创建 BEM 模型。 你可以尝试修改你的代码如下： python import scipy.io import mne from mne.bem ...

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这是Python的一个错误提示。它告诉我们在文件路径为"C:\Users\20238\...在这个文件中的第295行的函数"process"中，调用了一个名为"trial_psd_extraction_integration"的函数，并将其结果赋给了变量"trial_band_power"。

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epochname = 'temp/sub16_d_epo.fif' delta_epo_d.save(epochname, overwrite=True)注释代码

这段代码主要是将经过预处理后的数据保存到文件中，方便下次直接...保存后，你可以使用 mne.read_epochs() 方法来加载该文件，例如： python import mne epochs = mne.read_epochs('temp/sub16_d_epo.fif')

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

这段代码是用于对EEG数据进行分类的。首先，它读取了一个数据集，将数据集...在训练过程中，该代码使用了dropout技术和class weight调节技术，以提高模型的鲁棒性和泛化性能。最后，该代码输出了测试集上的分类准确率。

运行代码： import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错： Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

请确保你在调用 mne.make_bem_model 函数时传递了正确的 subjects_dir 参数。 另外，你在代码中随机生成了一个 subject 变量，但它没有在 mne.make_bem_model 函数中使用。如果你希望将随机生成的 subject...

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