mne读取mat脑电数据

要使用mne读取mat格式的脑电数据，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的包和库：

import mne
import scipy.io

2. 读取mat格式的数据文件：

data = scipy.io.loadmat('your_data.mat')

3. 将数据转换成mne格式：

# 获取数据和标签
raw_data = data['data']
events = data['event']

# 创建Info对象
info = mne.create_info(ch_names=['ch1', 'ch2', ...], sfreq=250, ch_types=['eeg']*n_channels)

# 创建Raw对象
raw = mne.io.RawArray(raw_data, info)

# 添加事件信息
event_id = {'event1': 1, 'event2': 2, ...}
events = mne.find_events(events, event_id=event_id)

# 创建Epochs对象
epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=event_id, tmin=-0.2, tmax=0.5, baseline=(None, 0), preload=True)

其中，ch_names是通道名称，sfreq是采样率，ch_types是通道类型，n_channels是通道数量；tmin和tmax是相对于事件时间戳的时间窗口，baseline指定了baseline的时间窗口，event_id是事件名称和对应的标签。

4. 可以对数据进行进一步的预处理和分析，例如滤波、伪迹去除、时频分析等。

# 滤波
raw.filter(1, 40)

# 伪迹去除
raw.notch_filter(50)

# 时频分析
freqs = np.logspace(*np.log10([1, 40]), num=30)
n_cycles = freqs / 2.
power = mne.time_frequency.tfr_morlet(epochs, freqs=freqs, n_cycles=n_cycles, return_itc=False)

这样就可以使用mne读取和处理mat格式的脑电数据了。