MNE有没有提供专门用于处理降采样源空间的函数或教程？

是的，MNE-Python确实提供了处理降采样源空间的函数。对于源空间的降采样，你可以使用`mne.SourceSpaces.resample()`方法。这个函数允许你在保留原有解算器的情况下，改变源空间中节点的位置或者数量，以便适应不同的研究需求或者计算资源限制。

例如，下面是一个简单的例子，它展示了如何将一个源空间从高分辨率降到低分辨率：

# 假设你已经有了一个SourceSpaces对象ss_original
resampled_ss = ss_original.resample(new_n_vertices=1027, n_jobs=1)

在使用这个函数前，你需要确保新采样点的位置是有意义的，并且能满足你的分析目标。此外，MNE也提供了一些教程和文档来指导用户进行这类操作，比如官方文档中的“Working with source spaces”章节就有相关的讲解。

相关教程链接：
- [MNE-Python文档 - SourceSpaces API](https://mne.tools/stable/auto_tutorials/source-modeling/plot_source_space_morph.html)
- [MNE-Python教程 - 处理源空间](https://mne.tools/stable/auto_tutorials/source_localization/plot_source_alignment.html)

相关问题

mne.epochs 没有事件怎么处理

当mne.epochs中没有任何事件时，我们可以考虑以下几个处理方法：

1. 检查数据：首先，我们需要确认数据是否确实没有任何事件。可以检查原始的标注文件或事件相关的信息，确保没有漏掉或遗漏任何事件。

2. 重标注数据：如果数据确实没有事件，我们可以尝试重新标注数据。这可以通过人工标注或使用其他事件相关的算法进行自动标注来实现。重新标注数据可能需要消耗大量的时间和资源，但可以为后续分析提供事件信息。

3. 重新设计实验：如果数据确实没有事件且无法通过重标注解决，我们可能需要重新设计实验。可以考虑通过添加额外的刺激或事件来引入事件，以便收集相关的事件数据。

4. 空白数据处理：如果数据确实没有任何事件，我们可以考虑将其视为无信息的空白数据，并对其进行相应的处理。根据具体的需求，可以选择将这样的数据丢弃、将其分割成更小的时间窗口或者进行其他特定的数据处理方法。

总之，在mne.epochs中没有事件时，我们需要确定数据是否确实没有事件，并根据实际需求考虑重新标注、实验设计或其他数据处理方法来处理这种情况。

mne中计算Hjorth的函数

MNE中没有直接计算Hjorth函数的函数，但可以通过以下步骤计算：

1. 导入需要使用的库和数据

import numpy as np
from mne import io, Epochs
from mne.time_frequency import psd_array_multitaper

2. 读取数据并创建Epochs

raw = io.read_raw_edf('data.edf', preload=True)
events = mne.find_events(raw)
event_id = {'event': 1}
tmin, tmax = -1, 1
epochs = Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, baseline=None)

3. 计算每个通道的功率谱密度

freqs, psds = psd_array_multitaper(epochs.get_data(), sfreq=raw.info['sfreq'], fmin=0, fmax=50)

4. 计算每个通道的Hjorth参数

def hjorth(x):
    """
    Compute Hjorth mobility and complexity of a time series from either two
    cases:
        1.  x, the time series of type list (length N)
        2.  x, the power spectral density (PSD) of a time series of type numpy
            array (length N/2+1)

    In case 1, the function returns the tuple (m, c), where m is the mobility
    and c is the complexity.

    In case 2, the function returns the tuple (m, c, freq), where freq is the
    frequency vector of length N/2+1.

    In both cases, the units of the output values depend on the input values.
    In case 1, if x has unit u, m and c will have units of u/Hz and u/Hz^2,
    respectively. In case 2, if x has unit u^2/Hz, m and c will have units of
    1/Hz and u^2/Hz^3, respectively.

    This implementation is based on the algorithm described in the following
    paper:

    Hjorth, B. (1970). EEG analysis based on time domain properties.
    Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 29(3), 306-310.

    Parameters
    ----------
    x : list | np.ndarray
        The time series or PSD.

    Returns
    -------
    m : float
        The Hjorth mobility.
    c : float
        The Hjorth complexity.
    freq : np.ndarray | None
        The frequency vector if input is a PSD, otherwise None.
    """
    if isinstance(x, list):
        dx = np.diff(x)
        ddx = np.diff(dx)
        m2 = np.mean(dx**2)
        m4 = np.mean(ddx**2)
        return np.sqrt(m2 / x.var()), np.sqrt(m4 / m2) / x.var()
    else:
        w = 2 * np.pi * np.fft.fftfreq(len(x), d=1. / (2 * (len(x) - 1)))
        w = w[:len(x) // 2 + 1]
        pw = np.abs(x[:len(x) // 2 + 1])**2
        m2w = np.trapz(pw * w**2, w)
        m0w = np.trapz(pw, w)
        m4w = np.trapz(pw * w**4, w)
        return np.sqrt(m2w / m0w), np.sqrt(m4w / m2w) / m0w, w

hjorth_params = []
for psd in psds:
    hjorth_params.append(hjorth(psd)[0]) # 计算Hjorth mobility

5. 将Hjorth参数添加到原始数据中

for i, ch_name in enumerate(raw.info['ch_names']):
    raw.info['chs'][i]['hjorth_mobility'] = hjorth_params[i]