可在jupyter notebook运行的注释脑电状态的代码

以下是一个可以在jupyter notebook中运行的Python代码示例，用于注释脑电图数据：

import mne

# 读取原始EEG数据
raw = mne.io.read_raw_edf('eeg_data.edf')

# 选择通道
picks = mne.pick_types(raw.info, eeg=True, exclude='bads')

# 选择事件
events = mne.find_events(raw)

# 创建Epochs对象
epochs = mne.Epochs(raw, events, tmin=-0.5, tmax=1, picks=picks,
                    baseline=(None, 0), preload=True)

# 选择一些Epochs进行注释
epochs_to_annotate = [0, 1, 2]

# 创建注释对象
annot = mne.Annotations(onset=epochs.events[epochs_to_annotate, 0] / raw.info['sfreq'],
                         duration=[0.5] * len(epochs_to_annotate),
                         description=['Annotation'] * len(epochs_to_annotate))

# 将注释添加到原始EEG数据中
raw.set_annotations(annot)

# 保存注释后的数据
raw.save('eeg_data_annotated.edf', overwrite=True)

这段代码使用了MNE-Python库，可以用来读取原始EEG数据、选择通道、选择事件、创建Epochs对象、选择一些Epochs进行注释、创建注释对象、将注释添加到原始EEG数据中并保存注释后的数据。