关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。短时傅里叶变换（STFT）是脑电时频分析中一种基于滑动窗口法的简单常用的分析方法。它假设非平稳的信号可以被分成一系列短数据段的集合，每个数据段都可以看作是平稳的，频谱是固定的。在每一个数据段上进行常规的频谱估计方法，然后将所有数据段的频谱估计值堆叠在一起，形成在联合时频域上的一个频谱功率分布图。这些步骤包括：选择一个有限长度的窗口函数；从信号的起始点开始，将
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2023-09-28 12:27:33
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EEG提供了一种测量丰富的大脑活动即神经元振荡的方法。然而，目前大多数的脑电研究工作都集中在分析脑电数据的事件相关电位（ERPs）或基于傅立叶变换的功率分析，但是它们没有利用EEG信号中包含的所有信息——ERP分析忽略了非锁相信号，基于傅里叶的功率分析忽略了时间信息。而时频分析（TF）通过分离不同频率上功率和相位信息，可以更好地表征脑电数据中包含的振荡，TF提供了对神经生理机制更接近的解释，促进神
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2023-08-23 22:05:15
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# 用Python绘制脑电图时频图的科普文章
随着科学技术的发展，神经科学的研究也在不断深入，脑电图（EEG）作为一种非侵入性脑活动检测方法，受到越来越多的关注。脑电图可以帮助我们理解大脑在不同状态下的活动模式，为临床诊断和基础研究提供了重要的数据支持。本文将介绍如何使用Python绘制脑电图的时频图，并通过代码示例进行说明。
## 脑电图的基本概念
脑电图是通过在头皮上放置电极获取大脑神经
## 脑电时频特征分析python
脑电时频特征分析是神经科学领域的一个重要研究方向，通过分析脑电信号在时间和频率上的变化，可以揭示大脑活动的动态特征。借助Python编程语言和相关的库，我们可以对脑电信号进行时频特征分析，并得到有价值的信息。
### 时频特征分析原理
脑电信号是大脑中神经元活动产生的电信号，可以通过电极阵列采集到。时频特征分析是指在时域和频域上对脑电信号进行分析，以揭示大
原创
2024-03-08 06:03:12
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FFT—傅里叶变换，可以将时域信号转为频域进行分析，所用的基函数是弦函数，且各弦函数之间是正交关系，因此比较适合处理平稳信号。对于非平稳信号处理效果就很差。类似的例子如“吉布斯现象”：当一个常数函数，其傅里叶变换是只有一个常数项；但是当该周期函数为一个阶跃函数，突变变换很快的那种，FFT变换就必须要很多频率的弦函数去进行分解；效果也不太好。另外一个缺点是：FFT变换只能得到一个频域上数据的形式，并
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2024-08-15 17:37:55
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letswave教程：脑电数据的时频分析/组平均与统计分析 1 相关概念2 单被试分析2.1 时频分析2.1.1 连续小波变换2.1.2 基准线校正2.1.3 查看结果3 组分析3.1 总体平均3.1.1 降低采样率3.1.2 重命名3.1.3 数据集复制和合并3.1.4 平均3.1.5 查看结果3.2 统计分析3.2.1 假设驱动3.2.2 数据驱动3.2.2.1 逐点T检验 3.2.2.2
本篇文章主要是在阅读了论文之后，自己做一个总结。《Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Neural Networks》《研究基于脑电图的深度神经网络情感识别的关键频带和通道》Abstract为了调查研究关键频带和通道，文章介绍了“深度信念网络”
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2023-08-23 23:08:45
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这是《EEG Processing and Feature Extraction》的第五个视频资料整理。内容是“脑电的频谱分析和时频分析”。视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Sg411775g/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=9ddbbbcbfdb81f60495d541b
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2024-01-04 10:31:21
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前面两篇文章一直在写Epoch，那么Epoch到底是什么东西？ 概念简介：从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs 由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号‘切分’成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段，比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的周期（long epoch）组成，而将数据
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2024-04-13 12:57:04
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用python对航弈生物BCIduino放大器脑电/肌电数据进行滤波及频谱计算（一）这篇稿子介绍如何用pythonmne对fif格式保存的脑电数据进行读取和简单的滤波，并用numpy对上述数据进行FFT分析，绘制相应的图像。本稿不涉及BCIduino数据如何保存，关于数据如何保存会在之后的文章给出。本稿先给出一个已经保存好的.fif格式的BCIduino肌电数据，数据保存了大约40s的肌电信号，信
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2023-11-23 13:16:02
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代码来自公众号“路同学”。这里仅仅把路同学总结的文档里面的代码挑出来了而已。为了方便想先试用一下MNE进行脑电预处理的友友。这里加载的数据集是你的eeglab里面的sample data。'''
step1:读取数据
step2:滤波
step3：去伪迹
step4：重参考
step5：分段
step6：叠加平均
step7：时频分析
step8：提取数据
'''
# MNE
# 导入原始数
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2023-11-10 13:40:37
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刺激前的神经振荡活动与感觉刺激的意识水平有关。更具体地说，刺激开始前的低频振荡(主要在alpha波段，即8-14 Hz)的功率与视觉任务中的主观表现(如信心和视觉知觉[confidence and visual awareness])的测量成反比。有趣的是，相同的脑电图特征似乎并不影响任务表现的客观测量(即准确性)。我们研究了当使用严格的准确性测量时，这种主、客观测量对象的分离是否成立。以往的脑电
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2024-08-20 11:19:38
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脑电信号的时频图绘制是信号处理中的一个重要应用，特别是在神经科学和医学领域。时频图能够提供脑电信号随时间变化的频率信息，从而帮助我们更好地理解脑电活动的动态特性。接下来，我将详细介绍在 Python 中绘制脑电信号时频图的过程。
## 协议背景
脑电图（EEG）是测量脑电活动的重要手段，通过在头皮上放置电极来记录神经元的电信号。近年来，随着计算机技术的发展，使用不同的信号处理技术（如短时傅里叶
写在最前不要焦虑，不要弃疗，写好程序之后要去实际的机器上调试！背景EEG脑电信号记录的是一段时间内连续的信号，而我们需要某个特定时间段内的脑电信号，而不是全部的信号。为了实现这一目标，我们需要mark，也就是在连续的脑电信号上打上一个标记。从而让数据分析的人知道需要哪一段的信息。 比如说，一个Eprime实验中出现了黄色的“绿”字（mark=5）和绿色的“绿”字（mark=6），这是两种可以对比的
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2024-01-08 19:43:35
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# 如何实现Python时频
## 1.整体流程
首先，让我们来了解一下实现Python时频的整体流程。下面的表格展示了实现过程中的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 读取音频文件 |
| 2 | 将音频文件转换为数字信号 |
| 3 | 使用傅里叶变换进行频谱分析 |
| 4 | 绘制频谱图 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做的
原创
2023-10-10 07:26:51
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已有研究表明，由遗传和环境之间复杂作用所诱发的神经发展障碍（如：注意缺陷/多动障碍（ADHD）、自闭症谱系障碍（ASD）等），会影响个体成长过程中的大脑功能。为了更好地对神经发展障碍进行诊断和干预，研究者们一直致力于寻找这些疾病的生物标志物（biological markers），包括那些从遗传/环境影响到行为症状的潜在机制。非典型发育的敏感和特定的脑标志物有可能为有效的干预措施（例如，更早或更有
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2024-04-07 21:34:19
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# 使用Python分析脑电图（EEG）的完整指南
脑电图（EEG）是监测大脑电活动的技术，通过这种方式，我们可以分析到许多与认知、情感和睡眠等相关的信息。对于刚入行的开发者来说，使用Python进行EEG数据分析可能会觉得有些困难。本文将带你一步步了解如何使用Python进行EEG分析。
## 流程概述
在开始之前，我们先为整个分析过程制定一个明确的步骤表。
| 步骤 | 描述 |
|-
在这篇博文中，我将探讨如何使用Python进行脑电图（EEG）信号的功率谱密度（PSD），并记录解决此问题的全过程。在处理脑电信号的相关任务时，PSD分析是理解信号特征的重要方法之一。通过以下模块化的结构，我将详细解答这个问题。
### 背景定位
在许多应用场景中，例如睡眠监测、情绪分析和病理诊断等，脑电图（EEG）和其分析方法被大量应用。功率谱密度（PSD）可以用来识别和量化信号中的频率成分
在探讨“python 脑电 psd”相关问题的过程中，我们深入分析了如何有效地使用Python进行脑电图信号的功率谱密度（PSD）计算，并对不同版本的库进行了比较，制定了迁移指南，处理了兼容性的问题，展示了实战案例，并提供了详细的排错指南，最后探讨了生态扩展的可能性。
## 版本对比与兼容性分析
在进行脑电图信号处理时，常用的库包括`numpy`、`scipy`、`matplotlib`以及`
## Python 脑电 PSD 处理指南
在数据科学和医疗领域，脑电图（EEG）信号的分析对理解大脑活动至关重要。功率谱密度（PSD）是脑电信号分析的一个重要指标，能够揭示不同频段上的能量分布。本文将详细介绍如何使用 Python 进行脑电 PSD 的计算与分析，分多个模块进行说明，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
### 环境准备
在进行脑电 PSD 计
