Python脑电数据处理入门指南

"Python脑电数据处理中文手册1" 本手册是一部专为脑电（EEG）初学者编写的中文教程，旨在帮助读者从传统的EEGLAB过渡到使用Python进行脑电数据分析。随着Python语言的普及及其在认知神经科学领域的应用日益广泛，出现了如MNE-Python、Nilearn和Nibabel等强大的数据处理工具包。这些工具包不仅简化了数据处理流程，还提供了丰富的社区支持，但在中国国内的普及度相对较低。 手册的编者团队由四位具有不同背景和研究经验的认知神经科学专业人员组成，他们分别是专注于视觉工作记忆与感知研究的路子童、正在攻读博士学位的李婉如、研究情感工作记忆的聂露以及在心仪脑工作的赵匡是。团队成员不仅在各自的专业领域有所建树，还积极参与相关工具包的开发和科学问题的研究，希望通过此手册推动Python在脑电数据处理中的应用。 手册前言指出，尽管EEGLAB因其直观的图形用户界面（GUI）和MATLAB基础在初学者中广受欢迎，Python的崛起为脑电分析带来了新的可能性。Python的数据处理工具包不仅功能强大，而且语法简洁，易于学习，使得研究人员能够更加高效地进行数据分析。 手册的内容将涵盖Python环境下脑电数据的基本操作，包括数据导入、预处理（如滤波、去噪、眼动校正）、事件相关电位（ERP）分析、源定位以及各种高级分析技术。通过实例和详细解释，读者可以逐步掌握Python在脑电分析中的应用，从而提高研究效率和准确性。 此手册的出版对于那些希望扩大技能范围，从EEGLAB转向Python的脑电研究人员来说，是一份宝贵的资源。它不仅填补了中文环境中Python脑电处理教程的空白，也为有志于深入探索脑电分析的学者提供了一个实用的起点。通过学习这份手册，读者不仅可以提升自身的编程能力，还能更好地理解脑电数据背后的科学问题，促进神经科学研究的进步。