Python基于EEG脑电信号的抑郁症识别代码

Python中用于基于EEG（Electroencephalogram，脑电图）信号的抑郁症识别的代码通常涉及几个关键步骤，包括数据预处理、特征提取、机器学习模型训练以及结果评估。以下是一个简化版的流程概述：

1. **数据导入与预处理**：

   import mne
   from scipy.signal import resample
   raw_data = mne.io.read_raw_edf('eeg_data.edf') # 加载数据文件
   raw_data.resample(sfreq=256) # 可能需要调整采样率
   eeg_channels = raw_data.pick_types(eeg=True) # 选择 EEG 通道

2. **特征提取**：

   from mne.preprocessing import compute_proj_eog, compute_proj_ecg
   epochs = mne.make_fixed_length_epochs(raw_data, duration=1) # 创建等时间窗口的事件序列
   features = [] # 使用如功率谱、瞬时频率等方法计算特征
   for epoch in epochs.get_data():
       features.append(compute_features(epoch)) # 提取每帧的特征向量

3. **异常值处理与标准化**：

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   features = scaler.fit_transform(features)

4. **构建和训练模型**：

   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
   classifier.fit(X_train, y_train) # X_train 和 y_train 分别是特征矩阵和标签

5. **评估与预测**：

   predictions = classifier.predict(X_test)
   accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, predictions)