sEEG数据预处理python

SEEG数据预处理的Python代码可以包括以下步骤：

1. 导入必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib和mne等。

2. 读取SEEG数据，可以使用MNE库中的函数mne.io.read_raw_edf()或mne.io.read_raw_brainvision()。

3. 对数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、重采样等，可以使用MNE库中的函数mne.filter.filter_data()和mne.io.Raw.resample()等。

4. 对数据进行分段，可以使用MNE库中的函数mne.Epochs()。

5. 对数据进行特征提取，如计算功率谱密度、时频分析等，可以使用MNE库中的函数mne.time_frequency.psd_multitaper()和mne.time_frequency.tfr_multitaper()等。

6. 可以对数据进行可视化展示，如绘制原始信号、功率谱密度图、时频图等，可以使用matplotlib库中的函数进行绘制。

以下是一个示例代码，仅供参考：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mne

# 读取SEEG数据
raw = mne.io.read_raw_edf('seeg_data.edf')

# 去除噪声和滤波
raw.filter(l_freq=1, h_freq=100)

# 重采样
raw.resample(1000)

# 分段
events = mne.find_events(raw)
epochs = mne.Epochs(raw, events, tmin=0, tmax=1, baseline=None)

# 特征提取
psd, freqs = mne.time_frequency.psd_multitaper(epochs)
tfr, freqs, times = mne.time_frequency.tfr_multitaper(epochs)

# 可视化展示
raw.plot()
plt.show()

plt.plot(freqs, np.mean(psd, axis=0))
plt.xlabel('Frequency (Hz)')
plt.ylabel('Power (dB)')
plt.show()

tfr.plot()
plt.show()

注意：以上代码仅供参考，具体需要根据实际数据进行调整。