python erp时频分析

要进行Python中的ERP时频分析，您可以使用MNE（MNE-Python）库。ERP（事件相关电位）时频分析是一种用于研究脑电信号时域和频域特征的方法。

首先，您可以使用MNE库中的`plot_psd_topomap`函数绘制PSD（功率谱密度）图的头皮拓扑图。例如，对于"condition_A"和"condition_B"的数据，您可以使用以下代码进行绘制：

simulated_epochs['condition_A'].plot_psd_topomap(ch_type='eeg', normalize=True)
plt.show()

simulated_epochs['condition_B'].plot_psd_topomap(ch_type='eeg', normalize=True)
plt.show()

这段代码将绘制"condition_A"和"condition_B"的PSD头皮拓扑图。

接下来，您可以使用MNE库中的`plot`函数绘制ERP曲线图。例如，对于"condition_B"的数据，您可以使用以下代码进行绘制：

evoked = simulated_epochs['condition_B'].average()
evoked.plot(picks='C3')
evoked.plot()
plt.show()

这段代码将绘制"condition_B"的ERP曲线图。

最后，如果您想要绘制PSD图，您可以使用MNE库中的`plot_psd`函数。例如，对于"condition_A"和"condition_B"的数据，您可以使用以下代码进行绘制：

simulated_epochs['condition_A'].plot_psd(fmin=2., fmax=30., average=True, spatial_colors=False)
plt.show()

simulated_epochs['condition_B'].plot_psd(fmin=2., fmax=30., average=True, spatial_colors=False)
plt.show()

这段代码将绘制"condition_A"和"condition_B"的PSD图。

请确保您已经正确导入和准备了所需的数据，并且安装了MNE库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用mne python简单的处理脑电数据的代码演示](https://blog.csdn.net/qq_37813206/article/details/116428688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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