meg matlab

时间: 2024-03-20 09:37:18 浏览: 40
Meg MATLAB是一种MATLAB工具箱,用于进行脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)数据的分析和处理。它提供了一系列函数和工具,用于导入、预处理、可视化和分析EEG和MEG数据。 Meg MATLAB的主要功能包括: 1. 数据导入和预处理:可以导入不同格式的EEG和MEG数据,并进行预处理,如滤波、去噪、伪迹去除等。 2. 时频分析:可以进行时频分析,如小波变换、傅里叶变换等,以研究信号在时间和频率上的变化。 3. 事件相关电位(ERP)分析:可以进行ERP分析,以研究特定事件对脑电图的影响。 4. 空间滤波和源分析:可以进行空间滤波和源分析,以研究脑区之间的相互作用和活动。 5. 可视化和统计分析:可以对EEG和MEG数据进行可视化展示,并进行统计分析,如群体统计、时间窗口分析等。
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spm matlab

SPM (Statistical Parametric Mapping)是一种用于构建和评估空间扩展的统计过程,用于测试关于功能成像数据的假设。它是一个免费开源软件,在名为SPM的软件包中得到了实例化。SPM软件包用于脑成像数据序列分析,目前的版本可以分析fMRI、PET、SPECT、EEG和MEG等不同类型的数据。的内容,你需要将下载好的SPM12压缩包解压,并将解压得到的文件夹复制到Matlab安装目录下的toolbox文件夹中。然后,在Matlab中点击设置路径,添加文件夹,选择刚才复制的SPM12文件夹,保存退出即可。这样就完成了SPM的安装。的描述,如果你在使用SPM8时遇到报错,可以尝试切换到SPM12版本。经测试,SPM12与Matlab R 2016b可以良好运行。因此,如果你遇到了SPM8报错的问题,可以考虑升级到SPM12版本来解决。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [SPM安装教程](https://blog.csdn.net/qq_42128826/article/details/112696137)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [matlab2021a版本条件下安装spm](https://blog.csdn.net/qq_42356925/article/details/123891711)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

matlab spm12

SPM12 (Statistical Parametric Mapping) 是一款基于 MATLAB 平台的神经影像分析软件,主要用于对脑部 MRI、PET、MEG、EEG 等数据的分析和处理。其功能包括数据预处理、图像分割、统计分析、可视化等方面,被广泛应用于神经科学、心理学、医学等领域的研究中。

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import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain mne.bem.BEMSurface(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, sigma=0.016, id=3), # skull mne.bem.BEMSurface(scalp_vertices, scalp_triangles, sigma=0.33, id=5), # skin ] # Create BEM model model = mne.bem.BEM(surfs, conductivity=[0.3, 0.006, 0.3], is_sphere=False) model.plot(show=False) # Create BEM solution solution = mne.make_bem_solution(model) 运行代码时报错; Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 24, in <module> mne.bem.BEMSurface(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, sigma=0.01, id=4), # brain AttributeError: module 'mne.bem' has no attribute 'BEMSurface'

运行代码: import scipy.io import mne from mne.bem import make_watershed_bem import random import string # Load .mat files inner_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.inner_skull.mat') outer_skull = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.outer_skull.mat') scalp = scipy.io.loadmat('E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318\\tess_mri_COR_MPRAGE_RECON-mocoMEMPRAGE_FOV_220-298665.scalp.mat') print(inner_skull.keys()) # Assuming these .mat files contain triangulated surfaces, we will extract vertices and triangles # This might need adjustment based on the actual structure of your .mat files inner_skull_vertices = inner_skull['Vertices'] inner_skull_triangles = inner_skull['Faces'] outer_skull_vertices = outer_skull['Vertices'] outer_skull_triangles = outer_skull['Faces'] scalp_vertices = scalp['Vertices'] scalp_triangles = scalp['Faces'] subjects_dir = 'E:\MATLABproject\data\MRI\Visit1_040318' subject = ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.ascii_lowercase, k=8)) # Prepare surfaces for MNE # Prepare surfaces for MNE surfs = [ mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain mne.make_bem_model(outer_skull_vertices, outer_skull_triangles, conductivity=[0.016], subjects_dir=subjects_dir), # skull mne.make_bem_model(scalp_vertices, scalp_triangles, conductivity=[0.33], subjects_dir=subjects_dir), # skin ] # Create BEM solution model = make_watershed_bem(surfs) solution = mne.make_bem_solution(model) 时报错: Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\MEG\头模型.py", line 30, in <module> mne.make_bem_model(inner_skull_vertices, inner_skull_triangles, conductivity=[0.01], subjects_dir=subjects_dir), # brain File "<decorator-gen-68>", line 12, in make_bem_model File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\site-packages\mne\bem.py", line 712, in make_bem_model subject_dir = op.join(subjects_dir, subject) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\ntpath.py", line 117, in join genericpath._check_arg_types('join', path, *paths) File "E:\anaconda\envs\pythonProject\lib\genericpath.py", line 152, in _check_arg_types raise TypeError(f'{funcname}() argument must be str, bytes, or ' TypeError: join() argument must be str, bytes, or os.PathLike object, not 'ndarray' 进程已结束,退出代码1

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