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：

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。