epoch.plot_psd

`epoch.plot_psd` 是 MNE-Python 中的一个函数，用于绘制 Epoch 中的数据的功率谱密度图。它可以帮助我们分析 EEG/MEG 信号的频域特征，比如 alpha、beta、gamma 等频段的能量分布情况。该函数的使用方法如下：

# 导入必要的库
import mne

# 加载数据
raw = mne.io.read_raw_fif('sample_raw.fif', preload=True)

# 创建 Epochs 对象
events = mne.find_events(raw)
epochs = mne.Epochs(raw, events, tmin=-1, tmax=1, baseline=(None, 0), preload=True)

# 绘制功率谱密度图
epochs.plot_psd(fmin=2, fmax=40)

其中，`fmin` 和 `fmax` 分别表示绘制的频率范围的下限和上限。该函数会返回一个 `matplotlib` 的 `figure` 对象，可以使用 `plt.show()` 显示。

相关问题

if opt.vis and ii % opt.plot_every == opt.plot_every - 1: ## 可视化 if os.path.exists(opt.debug_file): ipdb.set_trace() fix_fake_imgs = netg(fix_noises) vis.images(fix_fake_imgs.detach().cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='fixfake') vis.images(real_img.data.cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='real') vis.plot('errord', errord_meter.value()[0]) vis.plot('errorg', errorg_meter.value()[0]) if (epoch + 1) % opt.save_every == 0: # 保存模型、图片 tv.utils.save_image(fix_fake_imgs.data[:64], '%s/%s.png' % (opt.save_path, epoch), normalize=True, value_range=(-1, 1)) t.save(netd.state_dict(), 'checkpoints/netd_%s.pth' % epoch) t.save(netg.state_dict(), 'checkpoints/netg_%s.pth' % epoch) errord_meter.reset() errorg_meter.reset()的含义

这段代码主要是用于可视化和保存模型、图片。如果设置了可视化（opt.vis=True），则在训练过程中每隔opt.plot_every个batch就会将生成器生成的64张固定噪声对应的假图片和真实图片可视化展示出来，同时将判别器的误差和生成器的误差可视化展示出来。如果可视化时出现问题，可以通过设置opt.debug_file来进入debug模式进行调试。如果到达每opt.save_every个epoch，则会保存生成器和判别器的权重参数以及生成的假图片到指定的路径中。其中，errord_meter和errorg_meter分别用于记录判别器和生成器的误差；netd和netg分别是判别器和生成器的网络模型。

class CosineScheduler: def __init__(self, max_update, base_lr=0.01, final_lr=0, warmup_steps=0, warmup_begin_lr=0): self.base_lr_orig = base_lr self.max_update = max_update self.final_lr = final_lr self.warmup_steps = warmup_steps self.warmup_begin_lr = warmup_begin_lr self.max_steps = self.max_update - self.warmup_steps def get_warmup_lr(self, epoch): increase = (self.base_lr_orig - self.warmup_begin_lr) \ * float(epoch) / float(self.warmup_steps) return self.warmup_begin_lr + increase def __call__(self, epoch): if epoch < self.warmup_steps: return self.get_warmup_lr(epoch) if epoch <= self.max_update: self.base_lr = self.final_lr + ( self.base_lr_orig - self.final_lr) * (1 + math.cos( math.pi * (epoch - self.warmup_steps) / self.max_steps)) / 2 return self.base_lr scheduler = CosineScheduler(max_update=20, base_lr=0.3, final_lr=0.01) d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [scheduler(t) for t in range(num_epochs)])

这段代码实现了一个余弦学习率调度程序，可以在训练神经网络时调整学习率。它包括一个 CosineScheduler 类和一个调用方法。在调用方法中，根据给定的 epoch 值，如果 epoch 值小于预热步数 warmup_steps，则返回预热学习率，否则返回余弦学习率。余弦学习率的计算是通过余弦函数实现的，其中初始学习率 base_lr 逐渐减小到最终学习率 final_lr，然后再逐渐增加回去。该程序还可以设置预热开始学习率 warmup_begin_lr 和预热步数 warmup_steps，并且可以根据最大迭代次数 max_update 计算出最大步数 max_steps。最后，该程序可以通过调用 plot 方法来可视化学习率的变化情况。