采集并绘制EEG信号样本的C3通道曲线

在MNE-Python中，采集并绘制EEG信号样本的C3通道曲线通常涉及以下几个步骤：

1. **导入所需库**：
首先需要导入`mne`, `matplotlib`库以及其他必要的模块。

import mne
import matplotlib.pyplot as plt

2. **加载数据**：
加载包含C3通道的EEG数据集，例如从`.fif`文件中加载。

raw = mne.io.read_raw_fif('path_to_your_data.fif', preload=True)

3. **选择C3通道**：
确保C3通道已包含在raw对象中，然后提取这个通道的数据。

c3_channel = raw['MEG'][:]['C3']

4. **过滤数据**：
可能需要对数据进行低通或高通滤波，以便去除噪声。

c3_filtered = c3_channel.filter(1, 40)  # 过滤范围可根据需求调整

5. **抽样时间点并计算曲线**：
选择一些特定的时间点（如每秒或每半秒），获取对应时刻的C3信号。

time_points = np.arange(0, len(c3_filtered.times), sample_rate)  # 根据实际采样率(sample_rate)设置
c3_samples = c3_filtered.data[np.round(time_points).astype(int)]

6. **绘制曲线**：
使用`plt.plot()`函数绘制C3通道的实时曲线。

plt.figure()
plt.plot(c3_samples.T)
plt.title('C3 EEG Channel Signal Over Time')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这将展示C3通道随着时间变化的信号趋势。记得替换上述代码中的文件路径和参数以适应您的实际情况。